Capsule Networks (CapsNet) föreslås nyligen flera steg beräkningsmodeller specialiserade för enhet representation och upptäckt i bilddata. CapsNet använder iterativ routing som formar hur informationen kaskader genom olika nivåer av tolkningar. I detta arbete undersöker vi i) hur routingen påverkar CapsNet-modellens montering, ii) hur presentationen av kapslar hjälper till att upptäcka globala strukturer i datadistributionen och iii) hur inlärd datarepresentation anpassar sig och generaliserar till nya uppgifter. Vår undersökning visar: i) routing drift bestämmer med vilken säkerhet ett lager av kapslar passerar information till lagret ovan, och lämplig nivå av säkerhet är relaterad till modellen lämplighet, ii) i ett utformat experiment med hjälp av data med en känd 2D-struktur, kapsel representationer tillåter mer meningsfull 2D grenrör inbäddning än neuroner i en standard CNN do och iii) jämfört med neuroner av standard CNN, kapslar av på varandra följande lager är mindre kopplade och mer anpassningsbara till nya datadistribution. Korresponderande författare, e-post: mazy@gpnu.edu.cn 4 För att vara mer specifik hänvisar de "atomiska enheterna" till de grundläggande slumpmässiga variablerna som vi sysslar med. I praktiska bild-/videoanalyser motsvarar begreppet lägre "konvolutionella" skikt en del av en kanal på en viss bildplats.
Lin m.fl. REF visade att kapsel representationer lär sig mer meningsfulla 2D grenrör inbäddningar än neuroner i en standard CNN gör.
On Learning and Learned Representation with Dynamic Routing in Capsule Networks
{'venue': 'IEEE Access, vol. 7, pp. 50808-50822, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}