：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)優(yōu)化

在本文中，我提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)優(yōu)化方法，該方法可以有效地處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。這種方法首先通過一個預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，然后使用一個多目標(biāo)優(yōu)化算法（如遺傳算法）進(jìn)行多目標(biāo)學(xué)習(xí)。為了提高模型的效率和準(zhǔn)確性，我們還引入了一些先進(jìn)的技術(shù)，包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、知識圖譜等。實驗結(jié)果表明，這種方法在多個基準(zhǔn)任務(wù)上均表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。