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题名基于互信息自编码和变分路由的胶囊网络结构优化
被引量：1
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作者
鲍静益
徐宁
尚蕴浩
楚昕
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机构
常州工学院
河海大学常州校区
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期3309-3318,共10页
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基金
国家自然科学基金(61872199)
中央高校基本业务费(B210202083)。
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文摘
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。
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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
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Keywords
Capsule network
Variational routing
Capsule autoencoder based on mutual information
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN911.73
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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