概述
胶囊网络是一种神经架构，它将神经元分组为“胶囊”，输出编码特征是否存在及其姿态（位置、方向、尺度）的向量。他們的目標是修復標準卷積網絡中的一個核心盲點：失去對各部分之間空間關係的追蹤。
膠囊網路是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。
深入探討
膠囊網路由 Geoffrey Hinton、Sara Sabour 和 Nicholas Frosst 於 2017 年提出，以向量取代標量神經元輸出。向量的長度表示實體（如眼睛或鼻子）存在的機率，而其方向編碼姿勢參數。较低级别的胶囊通过变换矩阵预测较高级别胶囊的姿态，并且一个称为动态路由协议的过程决定信任哪些预测。當多個部分封裝在同一整體上達成一致時，路由會加強該連接。最初的 CapsNet 在 MNIST 上取得了很好的结果，并且对于重叠数字和仿射变换具有显着的鲁棒性，解决了 CNN 接受混乱的面部特征作为有效面部的“毕加索问题”。
技術洞察
關鍵機制是「擠壓」非線性，它將短向量縮小到零，將長向量縮小到長度一，因此向量幅度讀作機率。然后，动态路由运行 softmax 加权一致步骤的几次迭代：每个较低的胶囊向上发送其预测，并且对于其输出与该预测对齐（通过点积）的较高胶囊，耦合系数会增加。這取代了最大池化，保留精確的空間資訊而不是丟棄它。
掌握胶囊网络
膠囊網路是一種神經架構，它將神經元分組為“膠囊”，輸出編碼特徵是否存在及其姿態（位置、方向、尺度）的向量。他們的目標是修復標準卷積網絡中的一個核心盲點：失去對各部分之間空間關係的追蹤。膠囊網路是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。為了建立深入的理解，請將膠囊網路視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，使用膠囊網路的強大團隊根據可靠性和成本優化架構、數據和基礎設施選擇。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。同時，優化一個基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
在從膠囊向量重建輸入的同時對 MNIST 上的手寫數字進行分類，顯示姿態參數是有意義的。
透過分割哪些像素屬於哪個實體來分離兩個重疊的數字（MultiMNIST 任務）。
醫學影像研究使用膠囊來檢測部分與整體空間關係很重要的肺結節或腦腫瘤。
利用架構的內建視點等變性，透過較少的訓練範例從新穎的視點識別物件。
實施模式
胶囊网络的实践
在從膠囊向量重建輸入的同時對 MNIST 上的手寫數字進行分類，顯示姿態參數是有意義的。
將 MNIST 上的手寫數字進行分類，同時從膠囊向量重建輸入，顯示姿勢參數是有意義的。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
胶囊网络的实践
透過分割哪些像素屬於哪個實體來分離兩個重疊的數字（MultiMNIST 任務）。
透過分割哪些像素屬於哪個實體來分離兩個重疊的數字（MultiMNIST 任務）。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
胶囊网络的实践
醫學影像研究使用膠囊來檢測部分與整體空間關係很重要的肺結節或腦腫瘤。
使用膠囊來檢測肺結節或腦腫瘤的醫學影像研究，其中部分與整體的空間關係很重要。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
胶囊网络的实践
利用架構的內建視點等變性，透過較少的訓練範例從新穎的視點識別物件。
使用較少的訓練範例從新穎的角度識別對象，利用架構的內建視點等變性 團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。