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国内刊号：51-1307/TP
国际刊号：1001-9081
发布日期:
作者：文凯, 薛晓, 季娟
单位：重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 401520
关键词：胶囊网络,图像分类,注意力机制,共享转换矩阵,深度学习
针对胶囊网络（CapsNet）在处理含有背景噪声信息的复杂图像时分类效果不佳且计算开销大的问题，提出一种基于注意力机制和权值共享的改进胶囊网络模型——共享转换矩阵胶囊网络（STM-CapsNet）。该模型主要包括以下改进：1）在特征提取层中引入注意力模块，使低层胶囊能够聚焦于与分类任务相关的实体特征；2）将空间位置接近的低层胶囊分为若干组，每组内的低层胶囊通过共享转换矩阵映射到高层胶囊，降低计算开销，提高模型鲁棒性；3）在间隔损失与重构损失的基础上加入L2正则化项，防止模型过拟合。在CIFAR10、SVHN（Street View House Number）、FashionMNIST复杂图像数据集上的实验结果表明，各改进均能有效提升模型性能；当迭代次数为3，共享转换矩阵数为5时，STM-CapsNet模型的平均准确率分别为85.26%、93.17%、94.96%，平均参数量为8.29 MB，比基线模型的综合性能更优。
来源：2023年第11期
《计算机应用》期刊编辑部
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