摘要：通過改進(jìn)動態(tài)路由和壓縮函數(shù)的方式對Hinton等的膠囊網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)。運用了加強數(shù)據(jù)集的方法,增加了數(shù)據(jù)集的大小,在一定程度上避免了過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。通過實驗表明,改進(jìn)后的膠囊網(wǎng)絡(luò)模型在結(jié)構(gòu)上有了簡化,在效率上比未改進(jìn)的模型有了明顯的提高。在改進(jìn)的膠囊網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上,提出了將改進(jìn)后的膠囊網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)模型。該模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率達(dá)到97.56%,模型評估準(zhǔn)確率達(dá)88%。