[解读] Capsules with Inverted Dot-Product Attention Routing

本文提出一种新的胶囊网络路由算法, 主要有以下三个亮点: 首先通过一个反向的点积注意力来设计路由, 其次使用层规范化方法, 最后使用并发迭代路由的方法来取代序列式的迭代.

论文链接: https://arxiv.org/abs/2002.04764v2

开源代码:

https://github.com/apple/ml-capsules-inverted-attention-routing

https://github.com/yaohungt/Capsules-Inverted-Attention-Routing

相关工作

在原始的路由算法中, 每个较低级别(前一层)的胶囊投票给每个较高级别(后一层)的胶囊状态. 较高级 (父级) 的胶囊将汇总选票, 更新其状态, 并使用更新后的状态来解释每个下级胶囊. 被解释清楚的那些最终将更多的信息流向该父级胶囊. 重复此过程, 在选票聚合过程中来确定哪些胶囊被路由到那个父级胶囊. 这个过程类似于期望最大化 (EM) 算法的 M 步和 E 步的迭代方式, 推断隐藏单元的状态和路由概率.

动态路由 (Sabour et al., 2017) 和 EM 路由 (Hinton et al., 2018) 都可以看作上述方案的变体, 它们具有基本的迭代结构, 但在细节方面有所不同, 例如其胶囊设计, 如何汇总票数, 以及是否使用非线性函数.

本文方法

本文介绍一个新颖的路由算法, 被称为 Inverted Dot-Product Attention, 就像一个反向的注意力机制, 高等级的胶囊通过竞争来争夺低等级胶囊的注意力.

路由概率直接取决于父胶囊 (来自上一个迭代步骤) 与子胶囊对父胶囊的投票 (在当前迭代步骤中) 之间的一致性.

设第 $L$ 层第 $i$ 个胶囊为 ${\mathbf{p}}_i^L$, 维度为 $d_L$. 路由算法如下:

其中 ${\mathbf{W}}_{ij}^L$ 是一个可学习的权重.

推理算法如下:

$\mathbf{I}$ 是输入的图片样本. 其中第 7-9 行是一个并发的路由机制, 一方面加快运算速度, 另一方面能够改进梯度消失的问题. 这个问题是因为迭代次数过多, 间接导致网络层次加深. 并发路由的原理如下图:

路由过程如图中灰色箭头所示.

参考

• Sara Sabour, Nicholas Frosst, and Geoffrey E Hinton. Dynamic routing between capsules. In Advances in neural information processing systems, pp. 3856–3866, 2017.

• Geoffrey E Hinton, Sara Sabour, and Nicholas Frosst. Matrix capsules with em routing. 2018.

最后

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