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公开(公告)号：CN118537701A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410643564.0
申请日：2024-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明涉及基于正交稀疏剪枝胶囊网络的图像分类方法。其中的方法包括：S在密集连接主胶囊层中，初始化一个剪枝胶囊层；对胶囊层中的所有胶囊进行重要性排序，识别出功能上重叠或冗余的胶囊；根据设定的相似度阈值，从排序最后的胶囊开始，剪除识别为重叠或冗余的胶囊，采用基于sparsemax的注意力路由生成注意力图，以优化胶囊之间的信息流动，通过简化的注意力路由，降低计算复杂度和模型参数，根据胶囊网络的参数冗余和模型表达力，确定需要正交化的目标矩阵，通过Householder正交分解法对目标矩阵进行正交化，以引入正交约束。本发明结合了剪枝、正交性和稀疏性来有效地减少冗余。
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