摘要
- 摘要最后改。
引言
- 问题引出不够具体化,针对的问题难度描述不到位。
- 第一段是背景意义,第二段直接是算法研究背景,不要搞混。
- 传统方法简单描述,描述的是方法,不用过多评价。
- 深度学习方法描述按照网络结构分类,指出不足,引出自己的网络好。
框图
- 框图数学公式,数学表述不到位。
- 框图尽可能显示出自己网络的创新点,名字也是。
- 框图中字体的要求是斜体。
正文
- 数学表述不到位。
损失函数
- 没有创新的时候,稍微简单描述,语句需要通顺。
实验
- 消融实验往前面放,验证自己网络模块性能,验证为什么前文说的自己创新点好,好在什么地方。
- 数据集划分、指标公式需要说明,后期排版可以删除。
- 实验分为主观评价和客观评价,主观评价的时候先罗列有哪些网络,每个网络存在哪些问题,分场景述说区别。
- 对比实验数据指标和可视化实验数量需要尽量的多。
文献
- 文献需要增加少量中文文献
- 中文文献需要是投稿期刊的文献
- 英文文献需要是近三年文献,传统方法也是需要近三年的文献
原文地址:http://www.cnblogs.com/starcos/p/16854460.html
1. 本站所有资源来源于用户上传和网络,如有侵权请邮件联系站长!
2. 分享目的仅供大家学习和交流,请务用于商业用途!
3. 如果你也有好源码或者教程,可以到用户中心发布,分享有积分奖励和额外收入!
4. 本站提供的源码、模板、插件等等其他资源,都不包含技术服务请大家谅解!
5. 如有链接无法下载、失效或广告,请联系管理员处理!
6. 本站资源售价只是赞助,收取费用仅维持本站的日常运营所需!
7. 如遇到加密压缩包,默认解压密码为"gltf",如遇到无法解压的请联系管理员!
8. 因为资源和程序源码均为可复制品,所以不支持任何理由的退款兑现,请斟酌后支付下载
声明:如果标题没有注明"已测试"或者"测试可用"等字样的资源源码均未经过站长测试.特别注意没有标注的源码不保证任何可用性