胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架构( 七 )
??使用较小的数据集将更加成功。
(通过迫使模型在胶囊中学习特征变量，它可以更有效地用更少的训练数据推断出可能的变量。
) ??更容易用激活向量理解图像。
??胶囊网络能够保留诸如同变性、色调、姿势、反照率、质地、变形、速度和对象位置等信息。
?和一些出色的模型相比，CIFAR10 在数据集的表现上并不成功?没有在大规模的数据集上测试?由于采用协议路由算法，训练模型需要更多的时间。
不同路由算法的胶囊网络模型的应用表明，它是一个需要更多实验和正在发展的课题。
如上面的图例所示，当仅仅改变Kim Kardashian的图片方向，预测的准确度就会大幅下降。
右边的图片，我们能很容易地看出来一只眼睛和她的嘴巴都放在错误的位置，这不是一个人该有的模样。
然而，我们却看到这张图是被预测为是人的可能性是0.9。
一个被训练地很好的CNN模型在这个方法上会有一些问题。
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