DL-CapsNet：一种深浆胶囊网络
计算机视觉与模式识别
2025-12-02 v1
摘要
胶囊网络 (CapsNet) 是备受推崇的分类器，可能是基于卷积神经网络 (CNN) 构建的分类器的后继者。CapsNet 在检测带有重叠类别或施加仿射变换的图像方面比 CNN 更准确。本文提出由多个胶囊层构成的 CapsNet 深度变体。此外，我们设计了胶囊汇总层，通过减少参数数量来降低复杂度。DL-CapsNet 在保持高准确率的同时，采用少量参数，实现更快的训练和推理。DL-CapsNet 能够处理类别数高的复杂数据集。
引用
@article{arxiv.2512.00061,
title = {DL-CapsNet: A Deep and Light Capsule Network},
author = {Pouya Shiri and Amirali Baniasadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.00061},
year = {2025}
}