CapsNet-Keras

开源

在 NIPS2017 论文 "Dynamic Routing Between Capsules" 中实现了 Keras 版的 CapsNet。现在的测试误差为 0.34%。

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工具介绍

在 NIPS2017 论文 "Dynamic Routing Between Capsules" 中实现了 Keras 版的 CapsNet。现在的测试误差为 0.34%。

Keras（分支 tf2.2 支持 TensorFlow 2）实现了论文中的 CapsNet：
目前的 平均测试误差 = 0.34% 和 最佳测试误差 = 0.30%。
与论文的区别：

我们使用衰减学习率，衰减系数为 0.9，步长为 1 个 epoch，而论文没有详细说明参数（或者他们没有使用它？）。
我们只报告了经过 50 次迭代 训练后的测试误差。
在论文中，我想他们根据图 A.1 进行了 1250 次迭代 训练？听起来很疯狂，也许我弄错了。
我们使用 MSE（均方误差）作为重建损失，损失系数为 lam_recon=0.0005*784=0.392。
这应该与使用 SSE（平方和误差）和 lam_recon=0.0005 相同，正如论文中所做的那样。