Capsule Network (CapsNet)
Ayrıca şöyle bilinir: Kapsül Ağı (CapsNet), CapsNet, capsule net, dynamic routing network
Standart bir evrişimli ağ, bir özelliğin mevcut olup olmadığını tespit eder ancak diğer özelliklerle olan kesin uzamsal ilişkisinin çoğunu atar; bu da nesne döndürüldüğünde veya yeni bir açıdan görüldüğünde onu kırılgan hale getirir. Bir çekirdek, tek bir skaler nöronun yerine küçük bir vektör kullanır: uzunluğu bir varlığın mevcut olma olasılığını belirtir ve yönü poz ve yönelim gibi varlığın özelliklerini kodlar. Çekirdekler bu daha zengin bilgiyi taşıdığı için, ağ yalnızca parçaların görünüp görünmediğini değil, parçaların bütünlerle nasıl ilişkili olduğunu da akıl yürütebilir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Evrişimli havuzlamanın (pooling) attığı poz ve uzamsal hiyerarşi bilgilerini kodlar, bakış açısı değişikliklerine karşı sağlamlığı artırır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Uzlaşma ile yönlendirme yoluyla açık parça-bütün ilişkilerini modeller.
- Vektör çekirdekler, onları tek bir aktivasyona indirgemek yerine varlık özelliklerini (yönelim, konum) korur.
- Oldukça büyük bir örneklem gerektirir (yaklaşık 500+); daha küçük verilerde dinamik yönlendirme aşırı uyum sağlar ve güvenilmez öğrenir.
- İteratif dinamik yönlendirme hesaplama açısından yoğundur ve bir GPU önerilir.
- Yönlendirme algoritması, ayarlanması gereken hiperparametreler ekler, bu da eğitim karmaşıklığını artırır.
- Yönlendirmenin güvenilir eşleşmelere yakınsayamadığı çok az gözlemde (~500'ün altında) eğitim.
SSS
Normal bir nöron tek bir skaler aktivasyon çıktısı verir. Bir çekirdek, uzunluğu bir varlığın mevcut olma olasılığını temsil eden ve yönü varlığın poz ve yönelim gibi özelliklerini kodlayan bir vektör çıktısı verir, böylece çok daha zengin uzamsal bilgi taşır.
Dinamik yönlendirme nedir?
Uzlaşma ile yönlendirme, alt seviye çekirdekleri üst seviye çekirdeklere bağlayan algoritmadır. Her alt seviye çekirdek, üst seviye çekirdeklerin çıktısını tahmin eder ve uzlaşma katsayıları, birbirini güçlendiren anlaşan tahminler için iteratif olarak iyileştirilir, bu da bir evrişimli ağın havuzlama adımını değiştirir.
Ne kadar veri ve hesaplama gücüne ihtiyacım var?
CapsNet, makul derecede büyük bir veri kümesi gerektirir — en az yaklaşık 500 gözlem — ve iteratif yönlendirme hesaplama açısından yoğun olduğu için bir GPU önerilir. Kabaca 200 gözlemin altında rastgele orman veya SVM gibi klasik bir sınıflandırıcı daha uygundur.
CNN yerine neden çekirdek ağı kullanmalı?
CapsNet, özellikle bir CNN'nin bakış açısı değişikliklerine karşı kırılganlığını gidermek için önerilmiştir. Poz ve parça-bütün ilişkilerini havuzlayıp atmak yerine koruyarak, nesneler yeni yönelimlerde göründüğünde daha iyi genelleme yapabilir.
MethodMind'da kendi yapılandırılmış veya görüntü veri kümenizde doğrudan bir Çekirdek Ağı çalıştırın — girdilerinizi ve hedefinizi yükleyin, dinamik yönlendirme ayarlarını yapılandırın ve eğitim tanılamalarıyla sınıf tahminleri elde edin.
Kaynaklar
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Capsule Network (CapsNet). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/deep-learning/capsule-network
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bilgi DamıtmaDerin öğrenme↔ karşılaştır
- Sinirsel Mimari AramaDerin öğrenme↔ karşılaştır
- Rastgele OrmanMakine öğrenmesi↔ karşılaştır
- Destek Vektör Makinesi (Sınıflandırma)Makine öğrenmesi↔ karşılaştır