胶囊网络可以PK掉CNN吗?//——暂时不能 胶囊网络的不足点思考
卷积神经网络的不足:
1.缺少数据点的空间方位信息与组合对应关系信息
2.应对图片的角度变化以及方向扭转上的调整识别率不高。
胶囊网络:
相对于CNN网络对于数据信息的标量表达,绛囊网络增加了信息的方向与大小,实现信息向量化表达,不会遗漏图片的空间信息。
但是胶囊网络本身的不足点也有如下:
1.边缘底层信息是不是需要压缩传导到更高层,重要性决定性和压缩的必要性,在这个多边以及边缘凸起分分钟改变世界的时代,小众可能成为大流行的时代,底层信息有可能反向改变事态发展决定事态的性质。譬如碧莉,B站,萌德,边缘到爆款时尚流行的主导位置。
2.非线性化函数squash 的可解释性,向量挤压函数,既然胶囊网络与CNN的差别在于空间位置信息,此处考虑当长度向量长度缩短到0-1时,挤压后的向量对于空间位置结构差异区间的表达是否有效的可解释性。
3.路由过程中,取决于向量与上层胶囊的标量积,笔者建议此处可以参考领域知识图谱以及BERT预训练模式,针对不同领域提取出数据信息点重要的信息,在预训练过程中赋予更加普遍性/可解释性强的知识权重。加深计算机对图像的理解和特征提取。
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