【毕业论文教师指导过程记录表】学生姓名： 张三
学号： 2019010101
专业班级： 计算机科学与技术2019级1班
指导教师： 李四
论文题目： 基于深度学习的图像分类方法研究
第一次指导记录（2024年3月5日）
指导
本次指导主要围绕选题方向进行讨论。学生初步确定了“基于深度学习的图像分类方法研究”作为论文题目，教师对选题的可行性进行了分析，并建议进一步明确研究范围和目标。同时，教师推荐了几篇相关的经典文献供学生参考，并指出应关注当前主流模型如ResNet、VGG等的结构特点。
存在问题：
学生对深度学习的基本概念理解不够深入，缺乏对图像分类任务的整体认识。
改进措施：
建议学生先系统学习相关基础知识，阅读《深度学习》（花书）前几章，并完成一些基础实验以增强理解。
第二次指导记录（2024年3月18日）
指导
学生汇报了前期的学习成果，包括对卷积神经网络（CNN）的理解以及对图像分类任务的基本流程的掌握。教师对学生的自学能力表示肯定，并引导其思考如何结合实际应用场景进行研究。
存在问题：
在模型选择方面，学生仍存在一定的盲目性，未能明确区分不同模型的适用场景。
改进措施：
建议学生通过对比实验，了解不同模型在相同数据集上的表现差异，从而为后续研究提供依据。
第三次指导记录（2024年4月2日）
指导
学生完成了对数据集的选取与预处理工作，使用了CIFAR-10数据集进行初步实验。教师对其数据处理方法给予了肯定，并提出了一些优化建议，如增加数据增强手段以提升模型泛化能力。
存在问题：
实验结果不够理想，准确率偏低，模型训练过程中出现过拟合现象。
改进措施：
建议引入正则化方法（如Dropout、L2正则化）并调整超参数，同时建议使用交叉验证来评估模型性能。
第四次指导记录（2024年4月16日）
指导
学生根据之前的反馈对模型进行了优化，尝试了不同的网络结构，并进行了多次训练与调参。教师对其认真态度给予表扬，并鼓励继续深入研究。
存在问题：
部分实验结果波动较大，稳定性不足。
改进措施：
建议采用更稳定的训练策略，如早停法（Early Stopping）和学习率衰减，并加强对实验结果的分析与总结。
第五次指导记录（2024年4月30日）
指导
学生已完成论文初稿的撰写，教师对其内容进行了全面审阅，提出了修改意见，主要包括：理论部分需进一步补充、实验设计需更严谨、图表展示需更加清晰。
存在问题：
论文结构尚不完善，逻辑性有待加强。
改进措施：
建议按照学术论文的标准格式重新整理内容，注重各部分内容之间的衔接与过渡。
第六次指导记录（2024年5月14日）
指导
学生根据教师的建议对论文进行了修改和完善，提交了最终版本。教师对其整体工作表示认可，并提醒注意格式规范和引用标准。
存在问题：
个别参考文献格式不统一，部分图表标注不清。
改进措施：
要求学生严格按照学校规定格式进行排版，确保论文质量。
备注：
本记录表为毕业论文指导过程的真实反映，记录了教师与学生在论文写作过程中的沟通与交流情况，有助于提高论文质量，保障学术规范。
指导教师签字： 李四
日期： 2024年5月15日
