【毕业论文指导记录.docx】学生姓名：李明

学号：2019010101

专业：计算机科学与技术

指导教师：张伟教授

论文题目：基于深度学习的图像分类算法研究

第一次指导记录（2023年3月5日）

本次指导主要围绕论文选题展开。学生初步确定了“基于深度学习的图像分类算法研究”作为论文方向，导师对该选题表示认可，并建议进一步明确研究目标和实际应用场景。同时，要求学生查阅相关文献，了解当前主流的图像分类模型，如ResNet、VGG、Inception等，并撰写文献综述部分。

学生反馈目前对深度学习的基础知识掌握较为扎实，但在模型调参和训练优化方面仍需加强。导师建议学生在后续阶段重点关注模型结构设计、数据增强方法以及训练过程中的超参数调整。

第二次指导记录（2023年3月18日）

学生提交了初步的文献综述内容，导师对其结构和内容进行了详细点评。指出文献综述应更注重逻辑性与条理性，建议按照时间发展顺序或技术类别进行分类整理。同时，强调要突出研究现状中存在的不足，为论文的研究意义做铺垫。

此外，导师建议学生结合自身兴趣，选择一个具体的图像分类任务（如手写数字识别、医学影像分类等）作为实验对象，并制定详细的实验方案。

第三次指导记录（2023年4月2日）

学生完成了实验方案的设计，包括数据集的选择、模型架构的搭建、训练策略的制定等。导师对方案给予了肯定，并提出几点改进建议：

1. 建议采用公开数据集（如CIFAR-10、MNIST）以保证实验结果的可复现性；

2. 提出可以尝试使用迁移学习的方法，提高模型的泛化能力；

3. 强调实验过程中需要记录详细的训练日志，便于后期分析和总结。

第四次指导记录（2023年4月15日）

学生已完成初步的实验训练，并开始撰写实验部分的内容。导师查看了学生的实验结果，认为整体效果良好，但存在一些问题：

- 模型在测试集上的准确率较低，可能存在过拟合现象；

- 训练过程中未有效使用数据增强技术，导致模型泛化能力不足。

针对上述问题，导师建议学生增加数据增强手段，如旋转、翻转、裁剪等，并尝试使用早停法（early stopping）和正则化方法来防止过拟合。

第五次指导记录（2023年4月30日）

学生根据导师建议优化了实验设置，增加了数据增强和正则化策略，并重新进行了训练。此次实验结果显示模型性能有所提升，准确率提高了约5%。导师对学生的努力表示肯定，并鼓励其继续完善论文结构。

同时，导师提醒学生注意论文格式规范，尤其是参考文献的引用方式，建议使用EndNote等工具统一管理文献来源。

第六次指导记录（2023年5月12日）

学生已完成初稿撰写，导师对其整体内容进行了全面审阅。指出以下几点修改建议：

1. 论文引言部分应更加突出研究背景与意义；

2. 系统设计部分需要补充流程图或架构图以增强可读性；

3. 实验结果部分应增加对比实验，与现有方法进行比较分析；

4. 参考文献格式需统一，避免出现不规范引用。

学生表示将根据意见认真修改，并计划在一周内提交最终版本。

总结

本次毕业论文指导过程顺利，学生态度积极，能够按照导师的要求完成各项任务。通过多次交流与修改，论文内容逐步完善，理论基础与实践能力均得到提升。希望学生在最后阶段保持严谨的学术态度，顺利完成论文写作并顺利答辩。

指导教师签字：__________

日期：2023年5月15日