卷積神經網路在處理方向資訊方面有困難。旋轉人臉後，卷積神經網路可能仍然能夠偵測到鼻子，但它會失去鼻子和嘴巴之間的空間關係。膠囊網路試圖透過將神經元分組到膠囊中來保留這種空間關係，這些膠囊輸出向量而不是標量。

每個膠囊都編碼了特徵的存在及其屬性，例如姿態或方向。動態路由允許較低層級的膠囊將其輸出發送給與之一致的較高層級的膠囊，從而建立部分與整體之間的關係。

潛在優勢

• 更好地處理旋轉和視角
• 空間層級的保留
• 減少對大型訓練集的需求
• 更易於解釋的內部表徵

膠囊網路的應用仍然有限。膠囊網路訓練速度慢，且在大規模基準測試中效能不如卷積神經網路（CNN）。因此，它目前仍處於活躍的研究階段，而非生產標準。