La compression de capsules désigne des techniques visant à réduire la dimension ou le nombre de capsules dans les réseaux de capsules, afin d'améliorer l'efficacité et la scalabilité.
Des méthodes telles que les sommes pondérées, la réduction de dimension ou le clustering sont souvent utilisées pour regrouper ou éliminer les capsules redondantes ou moins importantes.
L'objectif est de diminuer la complexité du modèle sans affecter de manière significative la capacité à détecter les informations de pose et d'activation.
La compression de capsules soutient ainsi l'application des réseaux de capsules dans des environnements à ressources limitées et accélère l'entraînement ainsi que l'inférence.