Hinton在论文《Dynamic Routing Between Capsules》中提出了CapsNet,论文获取地址为:https://arxiv.org/abs/1710.09829
论文结合此篇文章阅读:先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现:全面解析Hinton提出的Capsule
知乎上有两篇文章对论文解析的很好:
知乎上云梦居客关于此篇论文的回答:https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/251460831
以及AI研习社对本篇论文进行了完整的翻译:https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/252315722
自己的总结
文中胶囊网络模型分为3层:
第一层卷积层,输入:28*28; 输出:20*20*256
(使用256个9*9大小、步长为1的卷积核,该层拥有20*20*256个神经元)
第二层卷积层(主胶囊层),输入:20*20*256 ; 输出:6*6*8*32
(使用32个9*9大小、步长为2的卷积核,执行8遍,该层拥有6*6*32个胶囊)
第三层全连接层(数字胶囊层),输入:6*6*8*32 ; 输出:10*16 (拥有10个胶囊)