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title: "膠囊網路（Capsule Network）"
slug: capsule-network
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/capsule-network
updated_at: 2026-04-29
tags: [深度學習, 神經網路, 電腦視覺, 模型訓練, 模型評估, 特徵工程, AI基礎, iPAS中級]
ipas_term: false
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# 膠囊網路（Capsule Network）

> **你在意物體的方向、姿態和層次關係時，你會怎麼判斷它真正的作用？**
>
> 你可以把它想成 膠囊網路是一種神經網路架構，旨在解決卷積神經網路在處理物件方向和空間關係上的不足，透過膠囊和路由機制，更有效地捕捉物件的層次結構。
>
> 在 你在意物體的方向、姿態和層次關係時 這種情境裡，這個概念會直接影響你怎麼設計、怎麼評估、怎麼上線。

### 容易混淆
> **膠囊網路 vs CNN**
> CNN 很強在局部特徵，膠囊網路更重視姿態和層次關係。
>
> **膠囊網路 vs 池化**
> 池化會壓縮空間資訊，膠囊網路則想保留更多位置與方向。
>
> **膠囊網路 vs 參數更多**
> 它不是單純把模型做大，而是換一種表示方式。

### 記住這句就好
> 先看它要解決的是什麼問題，再看它是不是最合適的方法。

### 實際案例
> **案例 1：旋轉數字**
> 同一個數字轉個角度，膠囊網路希望還能認出來。
>
> **案例 2：物體姿態**
> 物體的位置、方向、組成關係會一起影響判斷。

### 算法與應用
> | 面向 | 重點 |
> |---|---|
> | 核心 | 用膠囊向量表達實體，向量長度像存在感，方向像姿態資訊。 |
> | 機制 | 透過路由機制把低階特徵送到高階特徵。 |
> | 注意 | 概念很漂亮，但實務上不如 CNN 普及。 |

### 情境判斷
> **Q1（判斷題）：** 如果圖片只是平移，CNN 可能也能處理，那膠囊網路還需要嗎？
> → 有時需要，尤其當姿態和空間關係很重要時。
>
> **Q2（判斷題）：** 如果任務只是一般分類，膠囊網路一定比 CNN 好嗎？
> → 不一定，複雜度和效益要一起看。

### 常見問題
> **Q：膠囊網路最想解決什麼問題？**
> 它想保留物體姿態和層次關係，減少 CNN 對空間資訊的丟失。
>
> **Q：動態路由是什麼？**
> 它是讓低階和高階特徵自動協商要怎麼連接的一種機制。
>
> **Q：現在還常用嗎？**
> 研究上會看到，實務上多數場景還是 CNN 和 Transformer 更主流。

### 相關術語
> - **卷積神經網路**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。
> - **電腦視覺**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。
> - **深度學習**：先讀這個，能幫你把主題放進更大的脈絡裡。

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來源：https://aiterms.tw/terms/capsule-network
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最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-capsule-network