【报告内容】

汇报人：戴可涛

汇报单位：太原理工大学

主题：《Feature Learning for Image Classification via Multiobjective Genetic Programming 》

1、Introduction

2、Background And Related Work

3、Methodology

4、Experiments And Results

5、Conclusion

【报告总结】

1. 在树的结构上，coefficient是怎么产生的？

答：coefficient的产生论文中没有具体的提及，但是有两种方式：第一种，就是在初始化找那个随机产生，然后进化过程中可以改变，然算法进行设置；第二种，就是首先设置一组存放coefficient的集合，在进化过程中在集合中进行选择。

2. SVM在这篇文章中用来干什么的？

答：在本文中，SVM仅仅是用来分类的，多目标遗传规划结束后生成的特征放到SVM中进行分类，根据分类的结果来评价MOGP的适应度指标。

3. 所使用的数据集的规模有多大？

答：数据集的大小在文中没有提及到，这四个数据集分别表示不同领域的图片。

4. 本文的创新点中提到了可以提取并融合RGB和灰度信息为一个特征表示，具体表示到哪里？

答：在个体的表示中，叶子节点表示的是不同类型的大小相同的图片，不同类型的图片在经过不同的过滤和池化后，使得彩色图像的特征和灰度图像的特征在最顶端的连接层联合起来，最终表示成一个特征向量。

报告时间： 2023年02月17日19:30

腾讯会议： 371 3868 6615

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