【报告内容】

2022.11.04讨论课，时间：19:30，腾讯会议：37138686615

汇报人：孙东磊

汇报单位：太原理工大学

主题：《An Evolutionary Deep Learning Approach Using Genetic Programming with Convolution Operators for Image Classification》

1、Introduction

2、Related work

3、 The proposed approach

4、Experimental study

5、Conclusion

【报告总结】

1.为什么在实验中设置了较大的突变率？

答：因为本方法中加入了卷积函数和进化滤波器，所以设置较大的突变率，利于滤波器有更大可能发生变化。

2.为什么实验中的种群规模大，迭代次数少？

答：这里可能存在一些问题，原则上来说50代是不可能实现收敛的。

3.本方法中的编码如何实现？

答：树状结构即为编码方式。

4.实验参数设置的树的深度为2-8层，但是图中显示的至少有四五层结构，为什么？

答：图上显示的只是一个示例程序，虽然文中有固定的若干层结构，但是是由算法确定究竟用那些层作为函数节点，有些层级可以不用。

报告时间：2022年11月04日19:30

腾讯会议ID：371 3868 6615

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