毕业设计算法题目 算法研究类毕业设计的合格标准是什么

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代码是不是都是你自己写的？如果借鉴了别人，那么你贡献的代码有多少？

如果代码都是别人的，你在这个毕设里的贡献在哪里？或者说你基于别人的代码修改的，你优化之后，性能提高了？精度提高了？鲁棒性变高了？把别人已有的代码（成果）叫做baseline，你的跟人家比好多少？

你做的东西又没有相关学术论文可以参考——a)凸显别人都没做过，被你解决了；b)别人做了，但是没你的好；c) 别人的训练贼负责，而你只要很少的epoch就能收敛；d) 别人的数据集没你的丰富，你在超级大的数据集上依旧很优秀。通俗来说就是，用别人的学术成功衬托你做的东西有意义。

你有没有尝试不同的东西，比如不同的优化器，不同的激活函数，有没有把学习曲线甚至结果做横向地，量化地比较？能不能归纳出该类问题用深度学习解决的一般步骤？需要是有效的，最好具有一定范化能力（当然绝大多数研究生做不到这里）。

论文一定要把自己熬了多少个夜晚豁然开朗的一个个瞬间凸显出来。如果你一路做下来都很轻松的话当我没说。

实际上在德国，我的硕士生做毕设，我一般会提醒他上面几点，以及能在实验环节尝试不同方法/参数，验证一些假设我就能给过。至于想拿优秀的，我会让他们跟当前的前沿研究最对比，是不是有创新性。如果有，晚点改改就能一起署名投论文去啦。。。

以上，如果还有问题请继续追问或者私信我。如果能解答你的疑惑请给个赞，赞赞赞就是我答题的动力。

按照你的意思，导师好像没有说你工作量不够，让你搞懂用的算法和代码、写出论文。

本科毕业论文的话，一般套路：

（1）第一章，绪论。无需多言，不过建议多看点文献自己写，比很多学生在网上胡乱摘抄的好多了。

（2）第二章，介绍论文中的理论背景，就是后面方法用到的公式、原理；如果是结合系统的话，介绍系统设计，可以使软件、硬件；

（3）基于传统方法的尝试。比如分水岭分割、区域生长，看效果（同一个数据集，有没有比别人精度、效率好，或者效果差不多哪个点不一样）；

（4）基于深度学习的尝试。介绍算法原理，描述实验：数据集准备、训练参数、LOSS曲线、训练效果、优化函数等细节， 描述实验结果：用指标评价模型效果，描述推理的时间效率，纵向对比（对比传统方法； 如果可能的话对比其他人的实验结果）； 有时间的话（或者内容太少）这一章可以不止用FCN，可以再用用UNet之类的模型，然后就可以横向对比效果。

（5）小结。 然后就水完了。

P.S. 有能力的话，想办法弄出点不一样的地方。比如在输入CNN之前做个什么预处理，能够实现比不做预处理效果好；再比如再某一层卷积层后面加个dropout（这样做一般效果不会变差很多），和不加进行对比效果 —— 这样就可以突出你的工作内容，所谓的创新点。不过退一步讲，如果你做的数据集是某个领域自己收集的数据，好好做了实验，肯定也能毕业的。