Capsule Compression bezeichnet Techniken zur Reduktion der Dimension oder Anzahl von Kapseln in Capsule Networks, um die Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern.
Dabei werden oft Methoden wie gewichtete Summen, Dimensionsreduktion oder Clustering eingesetzt, um redundante oder weniger wichtige Kapseln zusammenzufassen oder zu eliminieren.
Das Ziel ist es, die Komplexität des Modells zu verringern, ohne die Fähigkeit zur Erkennung von Pose- und Aktivierungsinformationen wesentlich zu beeinträchtigen.
Capsule Compression unterstützt somit die Anwendung von Capsule Networks in ressourcenbeschränkten Umgebungen und beschleunigt das Training und die Inferenz.