基于深度学习的图像分类:使用Capsule Networks实现高效分类前言 图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。然而,CNN在处理某些复杂任务时仍存在局限性,例如对图像中对象的姿势和空间关系的建模能力较弱。Capsule Networks(胶囊网络)是一种新型的深度学习架构,通过引入胶囊(Capsules)和动态路由(Dynamic Routing)机制,显著提高了模型对图像中对象的姿势和空间关系的建模能力。本文将详细介绍如何使用Capsul