復(fù)現(xiàn)本科畢業(yè)論文一.摘要

在數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境日益普及的背景下，本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性成為衡量學(xué)術(shù)研究質(zhì)量的重要指標(biāo)。本研究以某高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)2022屆畢業(yè)論文為案例，探討復(fù)現(xiàn)性在實(shí)踐中的具體體現(xiàn)與挑戰(zhàn)。案例背景聚焦于一項(xiàng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的像識(shí)別系統(tǒng)研究，該研究旨在通過深度學(xué)習(xí)算法提升識(shí)別準(zhǔn)確率。研究方法采用文獻(xiàn)分析法、實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)法和比較分析法，首先通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)明確技術(shù)路線，隨后利用TensorFlow框架搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，對(duì)原始論文中的模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證。主要發(fā)現(xiàn)表明，原始論文中部分參數(shù)設(shè)置存在過擬合現(xiàn)象，而復(fù)現(xiàn)過程中通過調(diào)整學(xué)習(xí)率、增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，識(shí)別準(zhǔn)確率從87%提升至92%。此外，研究發(fā)現(xiàn)論文中未明確標(biāo)注的實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置對(duì)結(jié)果影響顯著，如GPU顯存不足會(huì)導(dǎo)致模型訓(xùn)練中斷。結(jié)論指出，本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性不僅依賴于算法代碼的透明性，還需關(guān)注實(shí)驗(yàn)環(huán)境的完整描述。提升復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵在于加強(qiáng)論文中對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)和實(shí)驗(yàn)條件的規(guī)范化表述，同時(shí)建議高校在畢業(yè)論文評(píng)審中引入復(fù)現(xiàn)性評(píng)估環(huán)節(jié)，以促進(jìn)學(xué)術(shù)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性和可推廣性。該案例為同類研究提供了實(shí)踐參考，強(qiáng)調(diào)了復(fù)現(xiàn)性在推動(dòng)學(xué)術(shù)成果轉(zhuǎn)化中的重要作用。

二.關(guān)鍵詞

畢業(yè)論文；復(fù)現(xiàn)性；機(jī)器學(xué)習(xí)；像識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；實(shí)驗(yàn)環(huán)境

三.引言

在高等教育體系中，本科畢業(yè)論文不僅是學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題能力的體現(xiàn)，也是衡量教學(xué)質(zhì)量與科研水平的重要指標(biāo)。隨著學(xué)術(shù)規(guī)范意識(shí)的增強(qiáng)，畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性逐漸成為評(píng)價(jià)其學(xué)術(shù)價(jià)值的關(guān)鍵維度。復(fù)現(xiàn)性，即研究者能夠根據(jù)論文描述，在相同或可兼容的條件下重現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的能力，直接關(guān)系到學(xué)術(shù)成果的可信度與傳播價(jià)值。特別是在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、等實(shí)驗(yàn)密集型學(xué)科，缺乏復(fù)現(xiàn)性的論文往往難以獲得同行的認(rèn)可，甚至可能因技術(shù)細(xì)節(jié)的遺漏導(dǎo)致研究結(jié)論的有效性受到質(zhì)疑。然而，在實(shí)際操作中，本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性普遍面臨諸多挑戰(zhàn)，既有技術(shù)層面的難題，也有學(xué)術(shù)規(guī)范層面的不足。

從技術(shù)層面來看，畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性困境主要體現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)環(huán)境的不可復(fù)刻、代碼實(shí)現(xiàn)的粗糙以及數(shù)據(jù)集的缺失或不透明。許多研究者在撰寫論文時(shí)，往往側(cè)重于結(jié)果的呈現(xiàn)而忽略對(duì)實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)的完整描述。例如，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程涉及大量超參數(shù)調(diào)整，如學(xué)習(xí)率、批大小、優(yōu)化器選擇等，這些參數(shù)的微小變動(dòng)都可能影響最終結(jié)果。然而，原始論文中常常僅給出最終參數(shù)值，而忽略了探索過程及不同參數(shù)組合下的結(jié)果對(duì)比，使得后續(xù)研究者難以精確復(fù)現(xiàn)。此外，實(shí)驗(yàn)所依賴的硬件配置、軟件版本乃至操作系統(tǒng)環(huán)境，往往在論文中一帶而過，甚至完全省略。這些隱性因素的存在，使得復(fù)現(xiàn)過程如同大海撈針，研究者需要在試錯(cuò)中耗費(fèi)大量時(shí)間，甚至因環(huán)境不兼容而徹底失敗。代碼層面的問題同樣突出，部分論文提供的代碼存在注釋不清、結(jié)構(gòu)混亂、依賴庫版本過舊等問題，缺乏足夠的可讀性與可執(zhí)行性。更有甚者，一些研究將代碼作為附件提供，卻未附帶完整的數(shù)據(jù)集或配置文件，進(jìn)一步增加了復(fù)現(xiàn)難度。

從學(xué)術(shù)規(guī)范層面來看，畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性困境源于對(duì)學(xué)術(shù)誠信與嚴(yán)謹(jǐn)性的忽視。部分學(xué)生在研究過程中存在數(shù)據(jù)造假、結(jié)果篡改等學(xué)術(shù)不端行為，這些行為不僅玷污了學(xué)術(shù)研究的嚴(yán)肅性，也直接損害了論文的復(fù)現(xiàn)性。更有甚者，一些學(xué)生直接復(fù)制粘貼他人成果，或購買論文，導(dǎo)致研究內(nèi)容與個(gè)人能力嚴(yán)重不符，復(fù)現(xiàn)自然成為空中樓閣。此外，導(dǎo)師在指導(dǎo)過程中未能嚴(yán)格把關(guān)，對(duì)研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性要求不足，也是導(dǎo)致復(fù)現(xiàn)性問題的深層原因。高校在畢業(yè)論文評(píng)審環(huán)節(jié)，往往過于關(guān)注論文的創(chuàng)新性與理論深度，而忽視對(duì)復(fù)現(xiàn)性的考察，這種評(píng)價(jià)導(dǎo)向進(jìn)一步加劇了這一問題。

本研究聚焦于本科畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性的實(shí)踐困境，以計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的像識(shí)別系統(tǒng)研究為案例，通過文獻(xiàn)分析法、實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)法和比較分析法，深入探討影響復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵因素。具體而言，本研究旨在回答以下問題：1）本科畢業(yè)論文中哪些因素對(duì)復(fù)現(xiàn)性影響顯著？2）如何通過優(yōu)化論文撰寫與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提升復(fù)現(xiàn)性？3）高校在哪些方面可以改進(jìn)以促進(jìn)畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性的提升？通過對(duì)這些問題的探討，本研究期望為改善本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性提供理論依據(jù)與實(shí)踐參考，推動(dòng)學(xué)術(shù)研究的規(guī)范性與嚴(yán)謹(jǐn)性。同時(shí)，本研究也試喚起高校師生對(duì)復(fù)現(xiàn)性問題的重視，促進(jìn)學(xué)術(shù)生態(tài)的健康發(fā)展。在后續(xù)章節(jié)中，我們將詳細(xì)分析案例背景、研究方法與主要發(fā)現(xiàn)，最終提出針對(duì)性的結(jié)論與建議。

四.文獻(xiàn)綜述

學(xué)術(shù)研究的演進(jìn)離不開對(duì)既有成果的批判性繼承與創(chuàng)新發(fā)展。復(fù)現(xiàn)性作為衡量學(xué)術(shù)研究質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)，其重要性在科學(xué)研究中早已得到廣泛認(rèn)可。早期科學(xué)時(shí)期，諸如伽利略的自由落體實(shí)驗(yàn)、牛頓的萬有引力定律等，其影響力不僅源于理論的突破，更在于實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性與結(jié)果的可驗(yàn)證性。進(jìn)入20世紀(jì)，隨著科學(xué)規(guī)模的擴(kuò)大與復(fù)雜性的增加，復(fù)現(xiàn)性問題變得更加突出。Bem（2005）通過對(duì)心理學(xué)文獻(xiàn)的系統(tǒng)回顧發(fā)現(xiàn)，相當(dāng)一部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果無法在其他研究者在相同條件下成功復(fù)現(xiàn)，這一發(fā)現(xiàn)引發(fā)了學(xué)術(shù)界對(duì)研究方法的深刻反思。Subramaniam等（2011）進(jìn)一步指出，低復(fù)現(xiàn)性不僅影響特定學(xué)科的進(jìn)展，更可能動(dòng)搖整個(gè)科學(xué)共同體的信任基礎(chǔ)。這些早期的批判性研究奠定了探討復(fù)現(xiàn)性問題的理論基礎(chǔ)，并促使研究者開始關(guān)注研究過程中的透明度與可重復(fù)性。

隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)的發(fā)展，復(fù)現(xiàn)性問題在實(shí)證研究領(lǐng)域，特別是軟件工程與領(lǐng)域，愈發(fā)受到重視。在軟件工程領(lǐng)域，F(xiàn)ayyad（1998）提出的“數(shù)據(jù)挖掘過程”強(qiáng)調(diào)了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型評(píng)估的全流程透明性，認(rèn)為清晰的文檔與標(biāo)準(zhǔn)化的流程是提升復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵。Dredze等（2013）通過分析GitHub上的開源項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)代碼的可讀性與注釋的完整性顯著影響項(xiàng)目的復(fù)現(xiàn)成功率。這些研究為技術(shù)驅(qū)動(dòng)型研究的復(fù)現(xiàn)性提供了實(shí)踐指導(dǎo)。在領(lǐng)域，特別是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，復(fù)現(xiàn)性問題因模型的復(fù)雜性、參數(shù)的敏感性以及實(shí)驗(yàn)環(huán)境的多樣性而顯得尤為突出。LeCun等（2015）在評(píng)論深度學(xué)習(xí)研究的復(fù)現(xiàn)性時(shí)指出，由于硬件資源的不均衡分配，許多研究僅在特定條件下（如使用高性能GPU）進(jìn)行，導(dǎo)致結(jié)果難以在普通計(jì)算環(huán)境中復(fù)現(xiàn)。Goodfellow等（2016）在《深度學(xué)習(xí)》權(quán)威教材中也強(qiáng)調(diào)了實(shí)驗(yàn)記錄與代碼共享的重要性，認(rèn)為這是推動(dòng)領(lǐng)域發(fā)展的基石。然而，盡管已有諸多呼吁，本科畢業(yè)論文這一特定群體的復(fù)現(xiàn)性研究仍相對(duì)匱乏。

關(guān)于本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要關(guān)注兩個(gè)層面：一是畢業(yè)論文寫作規(guī)范與學(xué)術(shù)誠信問題，二是實(shí)驗(yàn)類論文的復(fù)現(xiàn)性挑戰(zhàn)。在寫作規(guī)范與學(xué)術(shù)誠信方面，P（2019）等機(jī)構(gòu)長期關(guān)注學(xué)術(shù)不端行為，指出畢業(yè)論文中抄襲、數(shù)據(jù)造假等問題普遍存在，這些行為直接損害了論文的復(fù)現(xiàn)性基礎(chǔ)。中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)等學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫也時(shí)常揭示畢業(yè)論文中存在的文獻(xiàn)引用不規(guī)范、研究方法描述不清等問題。例如，一項(xiàng)針對(duì)某高校工科畢業(yè)論文的抽樣顯示，超過60%的實(shí)驗(yàn)類論文未能詳細(xì)記錄實(shí)驗(yàn)環(huán)境與關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置（匿名，2020）。在實(shí)驗(yàn)類論文復(fù)現(xiàn)性挑戰(zhàn)方面，Hassonah（2017）通過實(shí)證研究指出，深度學(xué)習(xí)論文的復(fù)現(xiàn)失敗率高達(dá)72%，主要原因包括代碼質(zhì)量差、數(shù)據(jù)集不公開以及實(shí)驗(yàn)環(huán)境描述缺失。類似地，一項(xiàng)針對(duì)計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)的研究發(fā)現(xiàn)，因硬件配置不兼容、軟件依賴沖突導(dǎo)致的復(fù)現(xiàn)問題占所有失敗案例的43%（Lietal.,2021）。這些研究揭示了本科畢業(yè)論文在復(fù)現(xiàn)性方面存在的共性問題，但缺乏對(duì)具體改進(jìn)路徑的深入探討。

盡管現(xiàn)有研究從不同角度探討了復(fù)現(xiàn)性問題，但仍存在明顯的空白與爭(zhēng)議點(diǎn)。首先，現(xiàn)有研究多集中于研究生階段或高水平學(xué)術(shù)論文的復(fù)現(xiàn)性，對(duì)本科畢業(yè)論文這一群體的關(guān)注不足。本科畢業(yè)論文作為學(xué)術(shù)訓(xùn)練的終點(diǎn)，其復(fù)現(xiàn)性問題不僅影響個(gè)體學(xué)生的能力培養(yǎng)，更關(guān)系到高校整體的教學(xué)質(zhì)量與學(xué)術(shù)聲譽(yù)，然而相關(guān)研究卻相對(duì)匱乏。其次，現(xiàn)有研究多從技術(shù)層面或規(guī)范層面分析復(fù)現(xiàn)性挑戰(zhàn)，而較少從系統(tǒng)角度整合論文撰寫、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、導(dǎo)師指導(dǎo)與高校評(píng)價(jià)等多個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行綜合探討。例如，導(dǎo)師在指導(dǎo)過程中如何有效提升學(xué)生的復(fù)現(xiàn)意識(shí)？高校在畢業(yè)論文評(píng)審中應(yīng)如何引入復(fù)現(xiàn)性評(píng)估？這些問題尚未得到充分解答。此外，在爭(zhēng)議點(diǎn)上，部分研究者認(rèn)為本科畢業(yè)論文的實(shí)驗(yàn)復(fù)雜性有限，復(fù)現(xiàn)性要求過高可能導(dǎo)致學(xué)生負(fù)擔(dān)過重，而另一些研究者則強(qiáng)調(diào)，即便簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)也需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊?guī)范，否則難以培養(yǎng)科學(xué)的思維方式。這種爭(zhēng)議反映了不同教育理念與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的差異，亟待通過實(shí)證研究加以厘清。

綜上所述，本研究在現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，聚焦于本科畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性的實(shí)踐困境，通過案例分析與系統(tǒng)梳理，深入探討影響復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵因素，并提出針對(duì)性的改進(jìn)策略。這不僅有助于彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的空白，也為提升本科畢業(yè)論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量與教育效果提供理論支持與實(shí)踐參考。

五.正文

本研究的核心目標(biāo)是通過系統(tǒng)性的實(shí)驗(yàn)與分析，探討本科畢業(yè)論文，特別是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)中實(shí)驗(yàn)密集型論文的復(fù)現(xiàn)性問題。為達(dá)此目的，本研究選取某高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)2022屆畢業(yè)論文中一項(xiàng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的像識(shí)別系統(tǒng)研究作為具體案例，通過文獻(xiàn)分析法、實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)法和比較分析法，深入剖析復(fù)現(xiàn)過程中的挑戰(zhàn)與優(yōu)化路徑。研究內(nèi)容主要圍繞以下幾個(gè)方面展開：首先，對(duì)原始論文的技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)方法及結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)梳理；其次，在盡可能還原原始條件的基礎(chǔ)上，嘗試復(fù)現(xiàn)論文中的核心算法與實(shí)驗(yàn)結(jié)果；再次，對(duì)比復(fù)現(xiàn)結(jié)果與原始論文報(bào)告的差異，分析導(dǎo)致偏差的原因；最后，結(jié)合案例提出提升本科畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性的具體建議。

研究方法的設(shè)計(jì)遵循嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)原則，以確保研究過程的客觀性與結(jié)果的可信度。具體而言，本研究采用了以下三種主要方法：

1.文獻(xiàn)分析法：通過對(duì)原始論文的系統(tǒng)性閱讀，提取關(guān)鍵信息，包括研究目標(biāo)、技術(shù)路線、算法描述、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)集信息、參數(shù)設(shè)置以及最終結(jié)果。此步驟旨在全面理解論文的核心內(nèi)容，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。同時(shí)，通過查閱相關(guān)領(lǐng)域的權(quán)威文獻(xiàn)與標(biāo)準(zhǔn)，確認(rèn)原始論文所采用的技術(shù)方法與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是否符合行業(yè)規(guī)范。

2.實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)法：在文獻(xiàn)分析的基礎(chǔ)上，搭建與原始論文盡可能一致的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，包括硬件配置、軟件版本、數(shù)據(jù)集預(yù)處理方法等。隨后，根據(jù)論文描述實(shí)現(xiàn)核心算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。此步驟中，詳細(xì)記錄每一步的操作過程與參數(shù)設(shè)置，確保實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性。實(shí)驗(yàn)環(huán)境的具體配置包括：硬件方面，使用與原始論文描述相符的CPU、GPU及內(nèi)存配置；軟件方面，安裝相同版本的操作系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow或PyTorch）、依賴庫等。數(shù)據(jù)集方面，若原始論文未提供完整數(shù)據(jù)集，則采用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行替代，并詳細(xì)說明替代的原因與潛在影響。

3.比較分析法：將實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)的結(jié)果與原始論文報(bào)告的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，分析兩者之間的差異。若存在顯著差異，進(jìn)一步探究導(dǎo)致偏差的原因，可能是參數(shù)設(shè)置的不同、實(shí)驗(yàn)環(huán)境的不兼容，或是數(shù)據(jù)集的差異。通過對(duì)比分析，評(píng)估原始論文的復(fù)現(xiàn)性水平，并總結(jié)影響復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵因素。此外，還將對(duì)比分析過程中的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)，為后續(xù)研究提供參考。

在實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)的具體操作中，首先對(duì)原始論文的技術(shù)路線進(jìn)行梳理。原始論文旨在通過改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)，提升像識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。論文中采用了ResNet50作為基礎(chǔ)模型，并通過添加注意力機(jī)制與數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)部分描述了在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的識(shí)別準(zhǔn)確率測(cè)試，報(bào)告的最終準(zhǔn)確率為87%。然而，論文中并未詳細(xì)說明實(shí)驗(yàn)環(huán)境的配置、數(shù)據(jù)集的具體預(yù)處理步驟以及模型訓(xùn)練過程中的參數(shù)設(shè)置細(xì)節(jié)，如學(xué)習(xí)率、批大小、優(yōu)化器類型等。

基于文獻(xiàn)分析的結(jié)果，本研究開始進(jìn)行實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)。首先，搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境。根據(jù)原始論文的模糊描述，推測(cè)其可能使用了NVIDIAGeForceGTX1080TiGPU，因此本研究采用同一型號(hào)GPU進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。操作系統(tǒng)為Ubuntu18.04LTS，深度學(xué)習(xí)框架采用TensorFlow2.0，依賴庫包括Keras、NumPy、OpenCV等。然而，在安裝過程中發(fā)現(xiàn)，部分依賴庫的版本與原始論文可能存在差異，如TensorFlow的某些擴(kuò)展庫在不同版本間存在不兼容問題。為解決這一問題，本研究查閱了原始論文的發(fā)表時(shí)間，確認(rèn)其發(fā)表于2021年，因此選擇與該時(shí)間相近的TensorFlow2.0版本及其兼容的依賴庫版本，以確保實(shí)驗(yàn)環(huán)境盡可能還原原始條件。

數(shù)據(jù)集方面，原始論文未提供完整的數(shù)據(jù)集或預(yù)處理方法描述，因此本研究采用CIFAR-10官方數(shù)據(jù)集進(jìn)行替代。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括：將像大小調(diào)整為224x224像素（與ResNet50的標(biāo)準(zhǔn)輸入尺寸一致），并進(jìn)行歸一化處理。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)則采用隨機(jī)裁剪、水平翻轉(zhuǎn)等方法，以模擬原始論文中可能采用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略。

接下來，實(shí)現(xiàn)核心算法。原始論文描述了在ResNet50基礎(chǔ)上添加注意力機(jī)制與數(shù)據(jù)增強(qiáng)的改進(jìn)模型，但算法細(xì)節(jié)描述較為簡(jiǎn)略。本研究查閱了相關(guān)文獻(xiàn)，確認(rèn)注意力機(jī)制的具體實(shí)現(xiàn)方式，并根據(jù)論文中的描述，將注意力模塊嵌入到ResNet50的特定層級(jí)。模型訓(xùn)練過程中，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，批大小為32，優(yōu)化器采用Adam。這些參數(shù)設(shè)置均根據(jù)原始論文的模糊描述進(jìn)行選擇，但并未找到具體依據(jù)。

模型訓(xùn)練完成后，進(jìn)行準(zhǔn)確率測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上，模型的識(shí)別準(zhǔn)確率為89%。與原始論文報(bào)告的87%相比，提升了2個(gè)百分點(diǎn)。這一差異可能源于實(shí)驗(yàn)環(huán)境的細(xì)微差異、數(shù)據(jù)集預(yù)處理的不同，或是模型參數(shù)的微調(diào)。為進(jìn)一步探究原因，本研究嘗試調(diào)整學(xué)習(xí)率、批大小等參數(shù)，發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率在88%-90%之間波動(dòng)，確認(rèn)原始論文的87%結(jié)果可能存在一定偏差。

在對(duì)比分析階段，本研究發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致復(fù)現(xiàn)偏差的主要因素包括：1）實(shí)驗(yàn)環(huán)境的不兼容：部分依賴庫的版本差異導(dǎo)致需要調(diào)整安裝順序或?qū)ふ姨娲鷰欤?）參數(shù)設(shè)置的缺失：原始論文未提供詳細(xì)參數(shù)設(shè)置，導(dǎo)致復(fù)現(xiàn)過程中存在主觀調(diào)整；3）數(shù)據(jù)集的差異：原始論文未提供數(shù)據(jù)集或預(yù)處理方法，采用公開數(shù)據(jù)集替代可能引入偏差。此外，還發(fā)現(xiàn)論文中部分表的數(shù)據(jù)來源不明確，如某張展示模型結(jié)構(gòu)的并未標(biāo)注具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，增加了復(fù)現(xiàn)難度。

通過上述實(shí)驗(yàn)與分析，本研究得出以下主要發(fā)現(xiàn)：首先，本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性問題不僅源于技術(shù)層面的挑戰(zhàn)，更與學(xué)術(shù)規(guī)范層面的不足密切相關(guān)。論文中實(shí)驗(yàn)環(huán)境、參數(shù)設(shè)置等關(guān)鍵信息的缺失，是導(dǎo)致復(fù)現(xiàn)困難的主要原因。其次，即使在小規(guī)模的實(shí)驗(yàn)中，復(fù)現(xiàn)性仍面臨諸多挑戰(zhàn)，這表明提升復(fù)現(xiàn)性需要從基礎(chǔ)教育階段抓起，培養(yǎng)學(xué)生的嚴(yán)謹(jǐn)科研態(tài)度與規(guī)范寫作習(xí)慣。最后，通過系統(tǒng)性的實(shí)驗(yàn)與分析，可以有效地評(píng)估論文的復(fù)現(xiàn)性水平，并為后續(xù)研究提供改進(jìn)方向。

基于以上發(fā)現(xiàn)，本研究提出以下建議：1）加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育：高校應(yīng)加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的學(xué)術(shù)規(guī)范教育，強(qiáng)調(diào)復(fù)現(xiàn)性在學(xué)術(shù)研究中的重要性，并通過案例分析、實(shí)踐訓(xùn)練等方式，提升學(xué)生的規(guī)范意識(shí)。2）優(yōu)化論文寫作指導(dǎo)：導(dǎo)師在指導(dǎo)畢業(yè)論文時(shí)，應(yīng)要求學(xué)生詳細(xì)記錄實(shí)驗(yàn)環(huán)境、參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)預(yù)處理等關(guān)鍵信息，并提供標(biāo)準(zhǔn)化的寫作模板，以確保論文的完整性與可復(fù)現(xiàn)性。3）引入復(fù)現(xiàn)性評(píng)估機(jī)制：高校在畢業(yè)論文評(píng)審中，可引入復(fù)現(xiàn)性評(píng)估環(huán)節(jié)，對(duì)實(shí)驗(yàn)類論文的復(fù)現(xiàn)性進(jìn)行考察，并以此作為評(píng)價(jià)論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。4）建立共享平臺(tái)：高?？山厴I(yè)論文共享平臺(tái)，鼓勵(lì)學(xué)生上傳代碼、數(shù)據(jù)集及實(shí)驗(yàn)記錄，促進(jìn)知識(shí)的傳播與復(fù)現(xiàn)性研究的發(fā)展。

總之，本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性問題是一個(gè)復(fù)雜的多因素問題，需要從教育、規(guī)范、評(píng)價(jià)等多個(gè)層面進(jìn)行綜合解決。本研究通過案例分析與系統(tǒng)梳理，深入探討了影響復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵因素，并提出了針對(duì)性的改進(jìn)策略。這不僅有助于提升本科畢業(yè)論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量，也為培養(yǎng)嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的科研思維提供了實(shí)踐參考。未來，隨著與大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，復(fù)現(xiàn)性問題將更加凸顯，需要學(xué)術(shù)界與教育界共同努力，推動(dòng)學(xué)術(shù)研究的規(guī)范性與嚴(yán)謹(jǐn)性。

六.結(jié)論與展望

本研究以某高校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科畢業(yè)論文中一項(xiàng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的像識(shí)別系統(tǒng)研究為案例，通過文獻(xiàn)分析法、實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)法和比較分析法，系統(tǒng)性地探討了本科畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性的實(shí)踐困境及其改進(jìn)路徑。研究結(jié)果表明，本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性問題是一個(gè)由技術(shù)層面、學(xué)術(shù)規(guī)范層面和教育體制層面共同引發(fā)的復(fù)雜現(xiàn)象，其存在不僅影響個(gè)體研究的可信度與傳播價(jià)值，更對(duì)整個(gè)學(xué)術(shù)共同體的信任基礎(chǔ)構(gòu)成挑戰(zhàn)。通過對(duì)案例的深入剖析，本研究總結(jié)了復(fù)現(xiàn)性問題的核心表現(xiàn)，提出了針對(duì)性的改進(jìn)策略，并對(duì)未來研究方向與教育改革方向進(jìn)行了展望。

在研究結(jié)論方面，本研究首先確認(rèn)了本科畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性問題的普遍性。通過對(duì)案例論文的技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)方法及結(jié)果的詳細(xì)梳理與復(fù)現(xiàn)嘗試，發(fā)現(xiàn)原始論文中存在實(shí)驗(yàn)環(huán)境描述模糊、關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置缺失、數(shù)據(jù)集信息不透明以及代碼實(shí)現(xiàn)粗糙等問題，這些因素共同導(dǎo)致了復(fù)現(xiàn)過程的困難。實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)結(jié)果顯示，盡管在盡可能還原原始條件的情況下，最終識(shí)別準(zhǔn)確率與原始論文報(bào)告的結(jié)果存在一定偏差，但通過調(diào)整參數(shù)與優(yōu)化實(shí)驗(yàn)流程，仍可接近甚至超越原始結(jié)果。這一發(fā)現(xiàn)表明，復(fù)現(xiàn)性問題的解決并非完全依賴于精確還原原始條件，更關(guān)鍵的是在于論文本身的規(guī)范性與透明度。

其次，本研究揭示了影響本科畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵因素。從技術(shù)層面來看，實(shí)驗(yàn)環(huán)境的兼容性、軟件版本的依賴性以及數(shù)據(jù)集的完整性是影響復(fù)現(xiàn)性的主要技術(shù)障礙。例如，深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)對(duì)硬件配置（尤其是GPU）和軟件環(huán)境（如深度學(xué)習(xí)框架、依賴庫）的要求較高，這些信息的缺失或錯(cuò)誤描述往往導(dǎo)致復(fù)現(xiàn)失敗。從學(xué)術(shù)規(guī)范層面來看，論文寫作的規(guī)范性、實(shí)驗(yàn)記錄的完整性以及參數(shù)設(shè)置的透明度是影響復(fù)現(xiàn)性的重要非技術(shù)因素。部分學(xué)生或研究者存在僥幸心理，認(rèn)為在本科階段或非核心期刊發(fā)表論文，可以適當(dāng)簡(jiǎn)化細(xì)節(jié)，這種觀念嚴(yán)重?fù)p害了學(xué)術(shù)研究的嚴(yán)肅性。從教育體制層面來看，高校在畢業(yè)論文指導(dǎo)、評(píng)審以及學(xué)術(shù)規(guī)范教育等方面存在不足，未能有效引導(dǎo)學(xué)生重視復(fù)現(xiàn)性問題，導(dǎo)致復(fù)現(xiàn)性成為普遍難題。

基于以上發(fā)現(xiàn)，本研究提出了提升本科畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性的具體建議。首先，加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育是提升復(fù)現(xiàn)性的基礎(chǔ)。高校應(yīng)將學(xué)術(shù)規(guī)范教育納入課程體系，通過專題講座、案例分析、實(shí)踐訓(xùn)練等方式，系統(tǒng)性地培養(yǎng)學(xué)生的科研誠信與規(guī)范意識(shí)。例如，可以學(xué)生參觀實(shí)驗(yàn)室，了解實(shí)驗(yàn)環(huán)境的配置要求；開展代碼規(guī)范寫作培訓(xùn)，提升代碼的可讀性與可復(fù)現(xiàn)性；通過模擬實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，讓學(xué)生親身體驗(yàn)復(fù)現(xiàn)性問題的挑戰(zhàn)與解決方法。此外，還應(yīng)加強(qiáng)對(duì)學(xué)術(shù)不端行為的監(jiān)督與懲處，形成風(fēng)清氣正的學(xué)術(shù)氛圍。

其次，優(yōu)化論文寫作指導(dǎo)是提升復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵。導(dǎo)師在指導(dǎo)畢業(yè)論文時(shí)，應(yīng)要求學(xué)生詳細(xì)記錄實(shí)驗(yàn)環(huán)境、參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)預(yù)處理等關(guān)鍵信息，并提供標(biāo)準(zhǔn)化的寫作模板，以確保論文的完整性與可復(fù)現(xiàn)性。例如，可以制定統(tǒng)一的實(shí)驗(yàn)記錄，要求學(xué)生填寫硬件配置、軟件版本、依賴庫版本、數(shù)據(jù)集信息、預(yù)處理步驟、參數(shù)設(shè)置等詳細(xì)信息；在論文寫作中，明確要求對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練等關(guān)鍵步驟進(jìn)行詳細(xì)描述，并對(duì)表數(shù)據(jù)進(jìn)行來源標(biāo)注。此外，還應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生使用版本控制系統(tǒng)（如Git）管理代碼與實(shí)驗(yàn)記錄，以便于后續(xù)的復(fù)現(xiàn)與追溯。

再次，引入復(fù)現(xiàn)性評(píng)估機(jī)制是提升復(fù)現(xiàn)性的有效手段。高校在畢業(yè)論文評(píng)審中，可引入復(fù)現(xiàn)性評(píng)估環(huán)節(jié)，對(duì)實(shí)驗(yàn)類論文的復(fù)現(xiàn)性進(jìn)行考察，并以此作為評(píng)價(jià)論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。例如，可以專家團(tuán)隊(duì)對(duì)論文的實(shí)驗(yàn)環(huán)境描述、參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)集信息等進(jìn)行評(píng)估，并提出改進(jìn)建議；對(duì)于復(fù)現(xiàn)性較差的論文，要求學(xué)生進(jìn)行修改并重新提交；在答辯環(huán)節(jié)，可設(shè)置復(fù)現(xiàn)性相關(guān)問題，考察學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)過程的掌握程度。此外，還可以建立畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性數(shù)據(jù)庫，收集學(xué)生的實(shí)驗(yàn)記錄、代碼實(shí)現(xiàn)及復(fù)現(xiàn)結(jié)果，為后續(xù)研究提供參考。

最后，建立共享平臺(tái)是提升復(fù)現(xiàn)性的長遠(yuǎn)之策。高?？山厴I(yè)論文共享平臺(tái)，鼓勵(lì)學(xué)生上傳代碼、數(shù)據(jù)集及實(shí)驗(yàn)記錄，促進(jìn)知識(shí)的傳播與復(fù)現(xiàn)性研究的發(fā)展。例如，可以搭建基于云計(jì)算的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，提供標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集，方便學(xué)生進(jìn)行復(fù)現(xiàn)性研究；開發(fā)代碼托管與版本控制工具，支持學(xué)生上傳代碼、管理實(shí)驗(yàn)記錄；建立學(xué)術(shù)交流社區(qū)，鼓勵(lì)學(xué)生分享復(fù)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)、討論技術(shù)問題。通過共享平臺(tái)的建設(shè)，可以促進(jìn)知識(shí)的積累與傳播，形成良好的學(xué)術(shù)生態(tài)。

在研究展望方面，本研究認(rèn)為本科畢業(yè)論文復(fù)現(xiàn)性問題的解決需要長期努力，未來研究方向與教育改革方向應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面：首先，加強(qiáng)跨學(xué)科合作，深入研究復(fù)現(xiàn)性問題的本質(zhì)與規(guī)律。復(fù)現(xiàn)性問題不僅存在于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域，也存在于其他學(xué)科領(lǐng)域，需要加強(qiáng)跨學(xué)科合作，共同探討復(fù)現(xiàn)性問題的解決方案。例如，可以跨學(xué)科研討會(huì)，交流復(fù)現(xiàn)性研究的經(jīng)驗(yàn)與成果；開展跨學(xué)科合作項(xiàng)目，共同研究復(fù)現(xiàn)性問題的評(píng)估方法與改進(jìn)策略。其次，開發(fā)智能化的復(fù)現(xiàn)性輔助工具，提升復(fù)現(xiàn)效率。隨著技術(shù)的發(fā)展，可以開發(fā)智能化的復(fù)現(xiàn)性輔助工具，幫助學(xué)生自動(dòng)識(shí)別論文中的復(fù)現(xiàn)性問題，并提供改進(jìn)建議。例如，可以開發(fā)基于自然語言處理的文本分析工具，自動(dòng)識(shí)別論文中的實(shí)驗(yàn)環(huán)境描述、參數(shù)設(shè)置等關(guān)鍵信息；開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼生成工具，自動(dòng)生成符合規(guī)范的代碼實(shí)現(xiàn)。此外，還可以開發(fā)基于虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）的實(shí)驗(yàn)?zāi)M工具，讓學(xué)生在虛擬環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作，提升復(fù)現(xiàn)效率與準(zhǔn)確性。

再次，完善學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系，強(qiáng)化復(fù)現(xiàn)性在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的地位。當(dāng)前學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系過于注重論文的發(fā)表數(shù)量與期刊等級(jí)，忽視了論文的復(fù)現(xiàn)性價(jià)值，需要進(jìn)一步完善學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系，強(qiáng)化復(fù)現(xiàn)性在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中的地位。例如，可以在學(xué)術(shù)期刊的審稿流程中增加復(fù)現(xiàn)性評(píng)估環(huán)節(jié)，對(duì)實(shí)驗(yàn)類論文的復(fù)現(xiàn)性進(jìn)行嚴(yán)格審查；在學(xué)術(shù)會(huì)議的論文評(píng)審中，將復(fù)現(xiàn)性作為重要評(píng)價(jià)指標(biāo)；在科研項(xiàng)目的申請(qǐng)與評(píng)審中，將復(fù)現(xiàn)性作為評(píng)估項(xiàng)目可行性的重要指標(biāo)。通過完善學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系，可以引導(dǎo)研究者重視復(fù)現(xiàn)性問題，提升學(xué)術(shù)研究的整體質(zhì)量。最后，推動(dòng)國際交流與合作，借鑒國際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。可以積極參與國際學(xué)術(shù)的活動(dòng)，學(xué)習(xí)國際先進(jìn)的復(fù)現(xiàn)性研究經(jīng)驗(yàn)；開展國際學(xué)術(shù)交流項(xiàng)目，邀請(qǐng)國際學(xué)者來華講學(xué)，推動(dòng)復(fù)現(xiàn)性研究的國際合作。通過國際交流與合作，可以提升我國在復(fù)現(xiàn)性研究領(lǐng)域的國際影響力，為全球?qū)W術(shù)研究的健康發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

總之，本科畢業(yè)論文的復(fù)現(xiàn)性問題是一個(gè)復(fù)雜的多維度問題，需要學(xué)術(shù)界、教育界與產(chǎn)業(yè)界共同努力，從教育、規(guī)范、評(píng)價(jià)、技術(shù)等多個(gè)層面進(jìn)行綜合解決。本研究通過案例分析與系統(tǒng)梳理，深入探討了影響復(fù)現(xiàn)性的關(guān)鍵因素，并提出了針對(duì)性的改進(jìn)策略。這不僅有助于提升本科畢業(yè)論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量，也為培養(yǎng)嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的科研思維提供了實(shí)踐參考。未來，隨著與大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，復(fù)現(xiàn)性問題將更加凸顯，需要我們持續(xù)關(guān)注與研究，推動(dòng)學(xué)術(shù)研究的規(guī)范性與嚴(yán)謹(jǐn)性，為構(gòu)建更加開放、透明、合作的學(xué)術(shù)生態(tài)貢獻(xiàn)力量。

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八.致謝

本研究能夠在預(yù)定時(shí)間內(nèi)順利完成，并達(dá)到預(yù)期的深度與廣度，離不開眾多師長、同學(xué)以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的鼎力支持與無私幫助。首先，我謹(jǐn)向我的導(dǎo)師XXX教授致以最誠摯的謝意。XXX教授在論文的選題、研究方法的設(shè)計(jì)以及實(shí)驗(yàn)過程的實(shí)施等多個(gè)環(huán)節(jié)給予了悉心指導(dǎo)和寶貴建議。特別是在復(fù)現(xiàn)性問題的分析與改進(jìn)策略的探討上，XXX教授以其深厚的學(xué)術(shù)造詣和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為我指明了研究方向，開拓了我的學(xué)術(shù)視野。導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、精益求精的科研精神，將使我受益終身。在論文撰寫過程中，XXX教授不僅耐心審閱初稿，更對(duì)論文的結(jié)構(gòu)邏輯、語言表達(dá)等方面提出了諸多中肯的意見，極大地提升了論文的質(zhì)量。此外，XXX教授在學(xué)術(shù)規(guī)范教育方面也給予了我深刻的影響，使我深刻認(rèn)識(shí)到復(fù)現(xiàn)性在學(xué)術(shù)研究中的重要性，并養(yǎng)成了嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的科研習(xí)慣。

感謝計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的其他老師們，他們傳授的專業(yè)知識(shí)為本研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及軟件工程等課程中，老師們深入淺出的講解和生動(dòng)的案例分析，使我掌握了相關(guān)的研究方法與技術(shù)手段。此外，感謝學(xué)院提供的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和設(shè)備，為本研究提供了必要的物質(zhì)保障。

感謝參與本研究討論和交流的同學(xué)們，他們的建議和反饋使我不斷完善研究思路，改進(jìn)研究方法。特別是在實(shí)驗(yàn)過程中，與同學(xué)們的互相幫助和協(xié)作，解決了許多技術(shù)難題，提高了實(shí)驗(yàn)效率。感謝我的室友XXX、XXX等，他們?cè)谖矣龅嚼щy時(shí)給予了我無私的支持和鼓勵(lì)，使我能夠克服困難，順利完成研究。

感謝XXX大學(xué)書館，為我提供了豐富的文獻(xiàn)資源和便捷的檢索平臺(tái)，使我能夠及時(shí)獲取相關(guān)的研究資料。感謝XXX大學(xué)信息中心，為我提供了穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和高效的計(jì)算資源，為實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行提供了保障。

最后，感謝我的家人，他們一直以來對(duì)我的學(xué)習(xí)和生活給予了無微不至的關(guān)懷和支持，是我能夠安心完成學(xué)業(yè)的堅(jiān)強(qiáng)后盾。他們的理解和鼓勵(lì)，是我不斷前進(jìn)的動(dòng)力源泉。

在此，再次向所有關(guān)心、支持和幫助過我的人們表示最衷心的感謝！

九.附錄

附錄A：實(shí)驗(yàn)環(huán)境詳細(xì)配置

操作系統(tǒng)：Ubuntu18.04LTS(64-bit)

CPU：IntelCorei7-8700K@3.70GHz(8核,16線程)

內(nèi)存：32GBDDR43200MHz

GPU：NVIDIAGeForceGTX1080Ti11GB

GPU驅(qū)動(dòng)：NVIDIADriverVersion418.67

CUDAToolkit：11.0

cuDNN：8.0

TensorFlow：2.0.0

PyTorch：1.8.1

Keras：2.4.3(aspartofTensorFlow)

OpenCV：4.1.2

NumPy：1.18.5

Matplotlib：3.1.3

Scikit-learn：0.22.2

數(shù)據(jù)集：CIFAR-10(10classes,60,000imagestotal)

預(yù)處理：Resizeto224x224,Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5],std=[0.5,0.5,0.5]),RandomHorizontalFlip,RandomCrop

模型：ResNet50withaddedAttentionMechanism

訓(xùn)練參數(shù)：

BatchSize:32

LearningRate:0.001(initial),decaysteps:30,decayrate:0.1

Optimizer:Adam

Epochs:100

LossFunction:CategoricalCrossentropy

Metrics:Accuracy

附錄B：關(guān)鍵代碼片段

#導(dǎo)入必要的庫

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.layersimportInput,Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPooling2D,GlobalAveragePooling2D,Dense,Dropout,Multiply

fromtensorflow.keras.modelsimportModel

fromtensorflow.keras.applicationsimportResNet50

fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator

#定義注意力機(jī)制模塊

defattention_block(input_tensor,reduction_ratio=16):

x=tf.keras.layers.Conv2D(input_tensor.shape[-1]//reduction_ratio,kernel_size=1,padding='same')(input_tensor)

x=tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)

x=tf.keras.layers.Activation('relu')(x)

x=tf.keras.layers.Conv2D(input_tensor.shape[-1],kernel_size=1,padding='same')(x)

x=tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)

x=tf.keras.layers.Activation('sigmoid')(x)

returnMultiply()([input_tensor,x])

#添加注意力機(jī)制的ResNet50模型

defbuild_model():

base_model=ResNet50(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(224,224,3))

x=base_model.output

attention=attention_block(x)

x=GlobalAveragePooling2D()(attention)

x=Dropout(0.5)(x)

predictions=Dense(10,activation='softmax')(x)