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基于互信息自编码和变分路由的胶囊网络结构优化
引用本文:鲍静益,徐宁,尚蕴浩,楚昕. 基于互信息自编码和变分路由的胶囊网络结构优化[J]. 电子与信息学报, 2022, 43(11): 3309-3318. DOI: 10.11999/JEIT201094
作者姓名:鲍静益  徐宁  尚蕴浩  楚昕
作者单位:常州工学院 常州 213032;河海大学常州校区 常州 213022
摘    要:胶囊网络是一类有别于卷积神经网络的新型网络模型.该文尝试提高其泛化性和精准性:首先,利用变分路由来缓解经典路由对先验信息依赖性强、易导致模型过拟合的问题.通过使用高斯混合模型(GMM)来拟合低级矩阵胶囊,并利用变分法求取近似分布,避免了参数最大似然点估计的误差,用置信度评估来获得泛化性能的提高;其次,考虑到实际数据大多无标签或者标注困难,构建互信息评价标准的胶囊自编码器,实现特征参数的有效筛选.即通过引入局部编码器,只保留胶囊中对原始输入识别最有效的特征,在减轻网络负担的同时提高了其分类识别的精准性.该文的方法在MNIST,FashionMNIST,CIFAR-10和CIFAR-100等数据集上进行了对比测试,实验结果表明:该文方法对比经典胶囊网络,其性能得到显著改善.

关 键 词:胶囊网络  变分路由  基于互信息评价的胶囊自编码器

Optimization in Capsule Network Based on Mutual Information Autoencoder and Variational Routing
BAO Jingyi,XU Ning,SHANG Yunhao,CHU Xin. Optimization in Capsule Network Based on Mutual Information Autoencoder and Variational Routing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2022, 43(11): 3309-3318. DOI: 10.11999/JEIT201094
Authors:BAO Jingyi  XU Ning  SHANG Yunhao  CHU Xin
Abstract:
Keywords:
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