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來沖繩過日子：WWOOF打工換宿

為了解決capsule膠囊的問題，作者高函郁 這樣論述：

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capsule膠囊進入發燒排行的影片

膠囊網路中擠壓函數之效應分析

為了解決capsule膠囊的問題，作者魏銘宏 這樣論述：

摘要由於丟失了相對位置、角度等空間上的資訊，使得卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）在圖像識別問題上，辨識率並沒有很好。因此Hinton等人提出膠囊神經網路模型（Capsule Networks），試圖將向量作為輸出和動態路由算法。因應向量的正負號都有代表的意義，也就需要能將正負的值都能壓縮在一定範圍的新型激活函數，因此使用了擠壓函數方程式。為了改善膠囊網路，擠壓函數優化也成關鍵之一，優化後的擠壓函數本研究稱之為一般型擠壓函（General Form of Squashing Function, GFSF）。為此本研究嘗試提出4個問題。問題(1

)：使擠壓函數最小值增加，對膠囊網路效能有什麼影響；問題(2)：使擠壓函數最大值受限，對膠囊網路效能有什麼影響；問題(3)：使擠壓函數曲率改變，對膠囊網路效能有什麼影響；問題(4)：將問題(1)~(3)中改變混合搭配，對膠囊網路效能有什麼影響。在問題(1)中，不同資料集中效能分別提升0.28%~1.8%之間。在問題(2)中，不同資料集中效能分別提升0.22%~1.89%之間。在問題(3)中，不同資料集中效能分別提升0.63%~2.09%之間。在問題(4)中，不同資料集中效能分別提升0.28%~2.77%之間。為了分析效能變化效果，設計三個變數在擠壓函數裡，分別稱為α、β、γ，對應著使擠壓函數向

上移動、最大值受限、曲率改變。綜上所述，實驗結果表明調整α、β、γ在範圍內的某些值，可以提高準確率，而在混合搭配調整的實驗中，在某些值的情況是有相輔相成的效果，讓準確率能再提升，但在某些值的情況也可能是互相衝突，造成彼此特性無法發揮，並且在不同複雜度的資料集中，α、β、γ也有不同的選擇。