La compresión de cápsulas se refiere a técnicas para reducir la dimensión o el número de cápsulas en redes de cápsulas, con el fin de mejorar la eficiencia y la escalabilidad.
Para ello, a menudo se emplean métodos como sumas ponderadas, reducción de dimensiones o agrupamiento, para combinar o eliminar cápsulas redundantes o menos importantes.
El objetivo es disminuir la complejidad del modelo sin afectar significativamente la capacidad para detectar información de pose y activación.
Así, la compresión de cápsulas apoya la aplicación de redes de cápsulas en entornos con recursos limitados y acelera el entrenamiento y la inferencia.