论文答辩记录表范文

论文答辩记录表范文

本次论文答辩在学院会议室举行，答辩委员会由五位专家组成，包括教授、副教授及行业资深人士。答辩学生为李华，其论文题目为《基于深度学习的图像识别技术研究与应用》。以下为答辩记录：

答辩过程概述：

李华首先简要介绍了论文的研究背景、目的、方法及主要成果。他详细阐述了基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型的设计思路，并展示了实验数据和结果，证明了该模型在准确率和效率上的优越性。此外，他还分享了实际应用场景中的成功案例。

提问环节：

答辩委员会成员针对论文内容提出了一系列问题，主要包括以下几个方面：

1. 技术细节：某教授询问：“您提到的优化算法是否适合所有类型的图像？是否有特定限制？”

李华回答：“该算法适用于大多数通用图像，但对于极低分辨率或噪声较大的图像可能效果有限，需要进一步改进。”

2. 创新点评价：另一位委员提问：“与其他类似研究相比，您的工作有何独特之处？”

李华指出：“本研究首次结合迁移学习与自适应权重调整机制，显著提升了模型泛化能力，这是现有文献中较少涉及的内容。”

3. 实际应用挑战：行业专家关注：“如果将此技术应用于工业生产，可能会遇到哪些具体问题？”

学生分析道：“主要挑战在于实时性要求较高以及硬件资源受限情况下如何保持性能稳定。”

4. 未来展望：最后，一位委员鼓励学生思考后续发展方向，“除了目前的工作外，还有哪些潜在方向值得探索？”

李华表示：“未来可以尝试引入强化学习来动态调整参数配置，同时开发轻量化版本以便适配移动设备。”

总结意见：

经过充分讨论后，答辩委员会认为李华同学的论文选题新颖，逻辑清晰，数据支撑有力；但在某些理论推导部分略显薄弱，建议补充更多数学公式支持观点。最终，委员会一致同意通过此次答辩，并希望作者根据反馈进一步完善论文。

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以上即为本次答辩记录表的核心内容，供参考使用。