胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架构( 五 )
那么我们先创建一个用于对MNIST数据集进行分类的分步胶囊体系结构：第一层为典型的卷积层。
在第二层中，在称为初级胶囊 的层中执行卷积过程，其中应用了挤压函数。
每个主胶囊接收图像的一个小区域作为输入（称为感受野），它用来检测特定图案（如圆圈）的存在和姿态。
较高层的胶囊（称为路由胶囊）检测更大和更复杂的物体，如由两个圆组成都的数字8。
然后他们使用一个新的挤压函数来保证这些向量的长度在0-1之间。
在初级胶囊层之前应用标准卷积层，并且得到9x9x256的输出。
在初级胶囊层中采用32通道、步长为2的卷积核。
然而，这个区别于其他卷积核的特征就是挤压函数。
最后就得到了初级胶囊的输出。
此时可以得到6x6的输出。
因为在应用了动态路由算法的胶囊层中，其具有第三层动态路由的结果(根据协议路由算法)，即获得这些8-长度输出DigitCaps矢量的32个输出。
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