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摘要: 本文以本科毕业设计做深度学习方向, 特别是全波形反演为例, 描述学生应在此过程中锻炼的能力.

1. 搭建环境的能力. 包括 Python, PyTorch 等环境的安装.
2. 采集数据的能力. 包括 OpenFWI 等数据集.
3. 查阅资料的能力. 包括自己主要参考的文献, 以及其它相关文献 (不少于 20 篇). 不要看低级别的文献, 以防被带进沟里!
4. 文献综述的能力. 要知道每篇论文的贡献、优点、缺点. 特别是能够分门别类地分析. 论文一般对自己的缺点谈得比较少, 更需要有挑剔的眼光. 参见 论文写作 10: 文献综述不可进行简单的罗列.
5. 复现代码的能力. 复现一篇已经发表的论文的代码, 该代码可能是公开的, 但复现并不一定直截了当.
6. 调参的能力. 各种参数都可以调, 不管效果变好还是变差, 都可以做对比实验, 获得效果图、结果表格.
7. 做界面的能力. 应该做一个软件界面, 允许在该界面指定训练数据集、学习率、训练轮数、预测的数据等等. 最好可以支持结果图的输出, 不管是到文件还是直接展示.
8. 创新的能力. 本能力可选, 不要一来就把它作为基础要求. 参数调节是简单的创新, 结构修改 (如增加一些组件、修改损失函数) 是较大的修改.
9. 论文写作的能力. 参见毕业论文常见问题 (以计算机专业为例).
10. 口头表达的能力. 开题报告、中期检查、毕业答辩, 都需要深入浅出的口头表达能力. 深入比较容易, 毕业你做了几个月; 浅出就比较难了, 你需要给外行解释清楚自己的工作. 一个良好的训练方法是: 先给妈妈讲两遍, 她能听懂就肯定没问题了. 反正我能保证给妈妈讲清楚.