Capsule Network

zero shot에 관한 논문을 보던 중, capsule network를 처음 접하게 되었다.

관련 자료를 찾아보며 짧게 이해할 수 있도록 정리하였다.

 

Capsule Network

 

- capsule network : CNN에서 pooling의 문제(max, average..)를 극복할 수 있게 만들어졌다.

 pooling 문제의 예시로는 max pooling이 있다. max pooling은 pooling 시 가장 큰 값만 사용하므로, 가치있는 정보를 잃어버리는 문제가 있다.

 

- Neuroscience에서 영감을 얻어 인간의 뇌와 같은 module을 가진다.

- Image rotation 문제를 해결하기 위해, 위치, 색상, 크기, 방향, 속도, 텍스쳐 등의 dynamic한 방법을 이용하였다.

 

 

 기존의 CNN과 비교하자면 "affine transformation"의 유뮤이다.

 capsule network의 affine 변환은 선형 변환 중 하나로, 점, 직선, 평면을 보존한다. 즉, 평행선이 보존된다.