CapsNet Keras:NIPS2017论文“胶囊之间的动态路由”中CapsNet的Keras实现。 现在测试误差= 0.34% 源码
CapsNet-Keras 本文中的 (分支支持TensorFlow 2)实现: 当前的average test error = 0.34% , best test error = 0.30% 。 与论文的区别: 我们使用decay factor = 0.9且step = 1 epoch的学习率衰减, 而论文没有给出详细的参数(或者他们没有使用它?)。 我们仅在训练了50 epochs后才报告测试错误。 在本文中,我想他们根据图A.1训练了1250 epochs ? 听起来很疯狂,也许我误会了。 我们使用MSE(均方误差)作为重建损失,损失系数为lam_recon=0.0005
文件列表
CapsNet-Keras-master.zip
(预估有个20文件)
CapsNet-Keras-master
utils.py
2KB
result
manipulate-6.png
47KB
real_and_recon.png
22KB
manipulate-8.png
45KB
manipulate-2.png
59KB
manipulate-9.png
40KB
manipulate-1.png
20KB
manipulate-4.png
44KB
暂无评论