【摘 要】
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最近提出的胶囊网络是继卷积网络(convolutional neural networks,CNN)之后的另一创新结构。相比于CNN特征的弱空间关联性,胶囊网络的矢量化特征则被认为能很好地表达特征之
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学物联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61372123，61701252）
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最近提出的胶囊网络是继卷积网络(convolutional neural networks,CNN)之后的另一创新结构。相比于CNN特征的弱空间关联性,胶囊网络的矢量化特征则被认为能很好地表达特征之间的空间关联。然而,胶囊网络的特征应如何理解还缺乏严格的理论以及实验论证。对此,文中试图从特征可视化的角度来验证CNN中特征空间关联性的强弱,并探讨胶囊网络提取到的特征中是否具有空间关联。通过训练不同特征维数的胶囊网络,探究出改变特征维数对胶囊网络产生的影响。实验结果表明,相比于CNN特征空间的弱关联性,胶囊网
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