我想在FER上试验Capsule Networks。目前我正在使用fer2013 Kaggle数据集。
我在Capsule Net中没有理解的一件事是在第一个转换层，大小减少到20x20 - 输入图像为28x28，过滤为9x9，步幅为1。但在胶囊中，尺寸减小到6x6。这怎么发生的？因为输入大小为20x20，过滤器为9x9和2步，我无法获得6x6。也许我错过了什么。
对于我的实验，输入尺寸图像为48x48。我应该在开始时使用相同的hyperparams，还是我可以使用任何建议的超行星？
答案 0 :(得分：1)
开始时，图片为28 * 28并且您应用了大小为9的内核，因此丢失了（9-1）像素。 （每边4个）。所以在第一个卷积层的末尾，你有（28-8）*（28-8）= 20 * 20像素，你应用相同的内核，所以再次，（20-8）*（20-8） = 12 * 12。但对于第二层，步幅为2，因此只剩下12/2 = 6个像素。
对于48 * 48像素，如果应用相同的卷积层，则最后会有16 * 16像素。 （（48-8-8）/ 2）
答案 1 :(得分：0)
标准Capsnet具有两个卷积层。第一个步幅为1，第二个步幅为2。
如果您要使用6 * 6胶囊编号，则过滤器尺寸应为19 * 19。
因为：
48 - (19-1) = 30
30 - (19-1) = 12
12 / 2 = 6 (because stride is 2)