SA-CapsNet（Self-AttentionCapsuleNetwork）是一种结合了自注意力机制与胶囊网络的新型深度学习架构。它通过引入自注意力模块来增强胶囊网络的特征提取能力，能够更好地捕捉输入数据中的长距离依赖关系和空间层次结构。该网络的核心改进在于：1.在传统胶囊网络基础上加入自注意力机制2.通过注意力权重动态调整胶囊间的关系3.保留了胶囊网络对姿态等几何信息的建模优势4.提升了模型对复杂空间关系的理解能力SA-CapsNet在图像分类、目标识别等计算机视觉任务中表现出色，特别是在处理具有复杂空间结构的数据时，相比传统胶囊网络有显著性能提升。其自注意力机制使网络能够自适应地聚焦于更重要的特征区域，同时保持了胶囊网络对视角变化的鲁棒性。