L'explicabilité des réseaux de capsules traite des méthodes permettant de rendre transparentes les représentations internes et les mécanismes de routage des réseaux de capsules.
Les réseaux de capsules utilisent des groupes de neurones, appelés capsules, qui codent non seulement les activations des caractéristiques, mais aussi les informations de pose (par ex. position, orientation).
L'explicabilité comprend la visualisation des activations des capsules individuelles ainsi que l'analyse du processus de routage dynamique, qui détermine comment les informations sont transmises entre les capsules.
Ces connaissances aident à comprendre le comportement du modèle et à améliorer les modèles.