后CNN时代，北京飞搜科技带你探索胶囊网络和深度森林

5月2日，以“后CNN时代的探索”为主题的信息与通信工程学院学术论文沙龙第三期在北京邮电大学西土城校区教三134如期举行。北京飞搜科技算法工程师李磊和肖扬，分别作为胶囊网络组和深度森林组的主讲人进行讲解。

首先是胶囊网络知识的讲解，主讲人李磊从神经网络引出胶囊网络的概念，介绍了胶囊网络的提出与发展过程；接下来李磊通过对比两者的区别与联系，详细讲解了胶囊网络的原理和完整过程：胶囊网络将CNN中每个神经元的标量输出，替换为一个向量输出，通过向量点积更新权重。经过迭代，根据高级胶囊的输出逐步调整低级胶囊输出给高级胶囊的分布，最后会达到一种理想的分布。最后，李磊给出三个思考题， 在场同学分成小组讨论，各组选出代表进行发言分享。经过在场同学的讨论和李磊的解答，胶囊网络和神经网络的异同之处更加清晰明了，同学们对胶囊网络的原理有了更加清晰的概念，同时认识到它的开源框架还比较少，仍具有较大的发展空间。

接下来由主讲人肖扬介绍深度森林的相关知识。首先介绍了神经网络的缺陷：所需数据集大，标注成本大，计算要求高。针对神经网络这些不足，基于机器学习的深度森林模型应运而生。接着，肖扬通过级联结构和森林结构两个角度详细介绍了深度森林的原理， 每棵树会根据样本所在的子空间中训练样本的类别占比生成一个类别的概率分布，然后对森林内所有树的各类比例取平均，输出整个森林对各类的比例。随后，肖扬将深度森林与CNN进行对比，强调了前者是有监督学习，由特征驱动，每一层都可以作为输出，具有计算开销好，超参数少，各个级联采用交叉验证，避免的过拟合等优势。最后，肖扬同样针对所讲内容给出了三个问题供大家讨论，并进行深入浅出的解答。通过在场同学和主讲人思维的碰撞与积极的讨论，问题化繁为简，知识脉络愈加清晰。

此次学术论文沙龙主要从胶囊网络和深度森林两个方面，介绍了后CNN时代的探索，将三者纵向结合，将异同点和适用范围进行对比，为在相关领域进行研究的同学们提供了一个更加清晰的方向。

信息与通信工程学院学术论文沙龙已经成功举办了三期，每一期都干货满满，让在场同学能够结合相关论文材料，切实接触了到前沿概念，洞悉图像识别科技的发展方向，收获颇丰。同时我们也能看到飞搜科技在深度学习图像识别领域的积累以及传承。期待飞搜科技在接下来的学术论文沙龙中带来更多详实的知识！

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