【摘 要】
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为了提高原始胶囊网络在复杂数据集上的分类精度,提出了一种新的胶囊网络(MFF-CapsNet).网络主要分为两个部分:编码器和解码器.编码器部分包括卷积提取模块和胶囊模块,原始胶囊网络的卷积模块只能提取到简单的特征信息.为了提取到深层的特征信息,将原始的胶囊网络中的卷积提取模块用残差网络替代,同时将提取到的浅层、中层和深层特征融合,从而提取到更全面的特征信息.此外,解码器中使用反卷积来提高重建图像
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501006),国家重点研发计划专项资助(2016YFC0600908),安徽省高校自然科学研究重大自主项目(KJ2018ZD008),安徽省重大科技专项项目(16030901012)
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为了提高原始胶囊网络在复杂数据集上的分类精度,提出了一种新的胶囊网络(MFF-CapsNet).网络主要分为两个部分:编码器和解码器.编码器部分包括卷积提取模块和胶囊模块,原始胶囊网络的卷积模块只能提取到简单的特征信息.为了提取到深层的特征信息,将原始的胶囊网络中的卷积提取模块用残差网络替代,同时将提取到的浅层、中层和深层特征融合,从而提取到更全面的特征信息.此外,解码器中使用反卷积来提高重建图像的质量.为了评估提出的模型在复杂数据集上的性能,在Fashion-MNIST和CIFAR-10数据集上进
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