典型文献
多尺度自路由胶囊网络的构建方法
文献摘要：
胶囊网络(capsule network,CapsNet)是近些年新提出的一种网络模型.相比于传统卷积神经网络,胶囊网络能有效编码不同特征的空间位置关系,但是其特征提取模块难以捕捉不同尺度的特征信息.为了进一步提升CapsNet的性能,提出了一种多尺度自路由胶囊网络(multi-scale self-routing capsule network,MSSR-CapsNet).首先利用多分支结构改进CapsNet胶囊的生成过程,增加模型多尺度特征提取能力;然后提出了一种胶囊注意力机制,选择性筛选出重要的低级特征;最后在SVHN、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上对MSSR-CapsNet进行实验,分类准确率分别为97.46％、91.22％和63.84％.此外,实验结果也验证了改进方法的高效性,有助于提升模型的性能.
文献关键词：
胶囊网络;路由算法;多尺度表示;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
张贤坤;陶健伟;董梅;袁菁
作者机构：
天津科技大学人工智能学院,天津 300457
文献出处：
引用格式：
[1]张贤坤;陶健伟;董梅;袁菁-.多尺度自路由胶囊网络的构建方法)[J].天津科技大学学报,2022(03):59-66
A类：
MSSR,多尺度表示
B类：
胶囊网络,构建方法,capsule,network,CapsNet,空间位置,位置关系,取模,不同尺度,特征信息,multi,scale,self,routing,多分支结构,结构改进,生成过程,多尺度特征提取,特征提取能力,注意力机制,低级,SVHN,CIFAR,分类准确率,改进方法,路由算法
AB值：
0.334053
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