动量胶囊网络
计算机视觉与模式识别
2022-08-29 v2 人工智能
机器学习
摘要
胶囊网络是一类在众多计算机视觉任务上取得可喜结果的神经网络。然而，由于高计算与内存需求，基线胶囊网络未能在更复杂数据集上达到最先进结果。我们通过提出一种称为动量胶囊网络（MoCapsNet）的新网络架构来解决此问题。MoCapsNet 受动量 ResNet（一类应用可逆残差构建块的网络）启发。可逆网络允许在反向传播算法中重算前向传播的激活，从而大幅降低内存需求。本文提供了如何将可逆残差构建块应用于胶囊网络的框架。我们将展示 MoCapsNet 在 MNIST、SVHN、CIFAR-10 与 CIFAR-100 上以显著更少内存击败基线胶囊网络的准确率。源代码见 https://github.com/moejoe95/MoCapsNet。
引用
@article{arxiv.2201.11091,
title = {Momentum Capsule Networks},
author = {Josef Gugglberger and David Peer and Antonio Rodríguez-Sánchez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.11091},
year = {2022}
}