使用胶囊网络分类MNIST数据集并给出完整代码

胶囊网络(Capsule Network)是一种先进的神经网络架构，它试图解决传统深度学习模型对物体位置和方向信息处理不够精确的问题。在MNIST数据集中，该数据集包含手写数字的灰度图像，我们可以利用胶囊网络来提高识别精度。

以下是使用Keras库实现一个简单的胶囊网络来分类MNIST数据的基本步骤。注意，这个示例假设您已经安装了TensorFlow和Keras：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化像素值到[0, 1]

# 准备输入和输出形状
input_shape = (28, 28, 1)
output_classes = 10

# 定义胶囊层
def capsule_layer(inputs, num_capsules, dim_capsule, routings):
    capsules = layers.Conv2D(num_capsules * dim_capsule, kernel_size=(9, 9),
                            strides=(1, 1), padding='valid', activation='linear')(inputs)
    capsules = layers.Reshape((input_shape[0] // 3, input_shape[1] // 3,
                              num_capsules, dim_capsule))(capsules)

    outputs = CapsuleLayer(routings)(capsules)  # 假设CapsuleLayer是自定义层
    return outputs

# 构建胶囊网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    layers.Input(shape=input_shape),
    capsule_layer(256, 32, 8, 3),  # 示例配置，可以调整参数
    layers.Lambda(squash),  # 挤压操作，用于保持胶囊向量的长度一致性
    layers.Dense(output_classes, activation='softmax')  # 输出层
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')

# 相关问题--
1. 胶囊网络相比其他网络结构有何优势？
2. "squeeze"函数在这段代码中的作用是什么？
3. 如果想优化模型性能，可以尝试哪些策略？ 

请注意，上述代码中`CapsuleLayer`是一个假设存在的自定义层，实际需要实现该层的细节，包括SVM routing算法等。在实际应用中，可能需要根据官方文档或其他资源完成这部分内容。