本文主要是介绍关于毕业答辩的一点体会，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
4.25 参加了学院的毕业答辩，感觉挺幸运的，刚好分到的答辩小组对深度学习了解不多，考察的重点也是偏格式而不是具体细节。
格式方面应该是答辩小组里做的最好的了，只挑了一个参考文献的格式错误。没有缩进对齐。
内容上，感觉缺少了点对使用的模型效果方面的介绍和整理。
答辩问答，由于答辩小组老师取消了PPT演示和视频运行，所以对复原过程使用的两个模型DA-CLIP和IR-SDE的应用场景进行了简单的提问。使用了什么数据集。测试实验指标PSNR是什么。有没有跟其他模型进行对比。
其实我还是有点疑惑的，如何理解本项目的工作量呢?对于本科毕业论文，因为走的是深度学习系统方向，感觉应该只用运行模型理解原理后能够构建功能完善的界面就行了？不然的话就再加点先进模型算法效果对比？但是这方面是需要我自己重选数据集测试还是用人家论文测试的结果呢？
如果综合成绩后推优了 ，那可能要联系一下老师好好再修改了。
这篇关于关于毕业答辩的一点体会的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
