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胶囊深度网络（CapsuleNet）

胶囊深度网络

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深度学习

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18页

Geoffrey Hinton 及其团队在总结卷积神经网络对物体部件的空间位姿1不敏感的缺点基础上又提出了胶囊神经网络(Capsule Networks，CapsNet)。

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左边 D V .k/ D

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利用 FOC 和包络条件求解得到 y D ˛ˇk

，代入，求右边。

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ln k C A

所以，左边 D 右边，证毕。

Machine Learning Notes

机器学习笔记

Progress is not Create by Contented People

作者：Mage

日期：May 16, 2018

Version: I

前言

在学习的过程中，免不了经常上网去翻看别人的博客，但总是发现不同博客的知

识点描述侧重点不一样，需要翻看多个人的博客才能够把问题理解透彻。所以，一直

就想把自己平时所理解的一些机器学习的模型，以阅读笔记的方式整理出来。笔记中

可能有漏洞错误之处，读者若发现了，还请告知。感谢《Latex 开源小屋》提供的模板。

2017 年 10 月 26 日

深圳坂田

1 胶囊网络 1

1.1 胶囊网络产生的背后直觉 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.1.1 传统卷积神经网络的固有缺陷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.1.2 生物视觉系统对图像的解析过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2 胶囊网络的结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1.2.1 “胶囊”中的信息传递 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1.2.2 “胶囊”与传统神经元的差异 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.3 网络的一种实现架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

1.4 损失函数的确定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.4.1 边界损失 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.4.2 重构损失 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

1.5 PrimaryCaps 层和 DigitCaps 层的实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

参考文献 14

剩余17页未读，继续阅读

将hrnet后面拼接胶囊网络构成一个新的模型，hrnet结构层执行sgd优化器和CrossEntropyLoss进行该层下的权值优化，胶囊网络相关层执行adam优化器和MarginLoss训练该相关层的权值，要想实现这种在新模型下用两种损失函数更新策略优化训练模型该怎么写trian函数代码

capsule_net = CapsuleNet() # 创建新模型实例 new_model = NewModel(hrnet, capsule_net) # 定义优化器 hrnet_optimizer = optim.SGD(hrnet.parameters(), lr=0.01) capsule_net_optimizer = optim.Adam(capsule_...

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