卷积神经网络在处理方向信息方面存在困难。旋转人脸后，卷积神经网络可能仍然能够检测到鼻子，但却会丢失鼻子和嘴巴之间的空间关系。胶囊网络试图通过将神经元分组到胶囊中来保留这种空间关系，这些胶囊输出向量而非标量。

每个胶囊都编码了特征的存在及其属性，例如姿态或方向。动态路由允许较低层级的胶囊将其输出发送给与之一致的较高层级的胶囊，从而建立部分与整体之间的关系。

潜在优势

• 更好地处理旋转和视角
• 空间层级的保留
• 减少对大型训练集的需求
• 更易于解释的内部表征

胶囊网络的应用仍然有限。胶囊网络训练速度慢，且在大规模基准测试中性能不及卷积神经网络（CNN）。因此，它目前仍处于活跃的研究阶段，而非生产标准。