基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法

作者：王鲁娜; 杜洪波^*; 朱立军

来源：广西师范大学学报(自然科学版), 2023, 41(02): 76-85.

DOI：10.16088/j.issn.1001-6600.2022091102

• 深度学习
• 图像分类
• 堆叠胶囊自编码器
• 流形正则
• 滤波器

针对堆叠胶囊自编码器存在检测性能慢、不能更好挖掘图像局部特征的问题，本文提出基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法。采用Scharr滤波器对堆叠胶囊自编码器模型中的图像进行重建，加强图像目标检测的精度，并在损失函数中引入流形正则项，从而加强对原始数据空间局部特征的提取，最终使用基于流形正则的堆叠胶囊自编码器学习参数，选择出更加具有区别性的特征。在MNIST和Fashion MNIST数据集上的实验结果显示，该优化算法相比于原网络结构，图像分类准确率分别提高了0.26和9.23个百分点，且模型训练速度也得到较大提高。

• 单位
  沈阳工业大学; 北方民族大学