基于不同类型对胶囊进行分组的胶囊网络
计算机视觉与模式识别
2019-11-13 v1 机器学习
摘要
胶囊网络作为一种新的神经网络架构被提出，它将特征编码为胶囊以克服卷积网络中等变性的缺失。它使用动态路由算法来训练不同胶囊层中的参数，但动态路由算法仍有改进空间。本文提出了一种新颖的胶囊网络架构，并讨论了耦合系数 的初始化方法对模型的影响。首先，我们分析了动态路由算法迭代时 初始值的变化率。 的初始值越大，模型效果越好。然后，我们提出了通过基于不同类型对胶囊进行分组来训练不同类型胶囊的改进方法。该改进能够调整 的初始值使其更合适。我们在一些计算机视觉数据集上实验了我们的改进，并取得了比原始胶囊网络更好的结果。
引用
@article{arxiv.1911.04820,
title = {Grouping Capsules Based Different Types},
author = {Qiang Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.04820},
year = {2019}
}