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第74章 答辩答辩,只答不辩

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    过了一会儿,又有学生陆陆续续到了。
    除了参加答辩的同学之外,还有一些研一研二的学生坐在后排旁听。
    “时间还没到,到了的同学可以先把自己PPT拷到电脑上。”答辩秘书走到周昀几人身边提醒了一下。
    九点整,答辩正式开始。
    其中一位答辩老师看了眼手表,随后抽出名单:“时间到了,应该都到齐了吧?”
    他快速扫了一眼,便把身子转了回去:“好,那我们计算机科学与技术学院本届硕士研究生毕业论文答辩,现在开始,第一位,孙乐驹同学。”
    被点到名字的学生正坐在最后一排,看着手里提前准备好的稿子不断小声念叨。
    听到老师点他的名字,他扶了扶鼻子上的黑框眼镜,深吸一口气,整理了一下衬衫,略带紧张地走上讲台。
    迅速在桌面上找到自己的PPT,然后和下方的五位答辩老师对视了一眼。
    “开始吧。”
    孙乐驹清了清嗓子:“尊敬的各位老师各位同学,早上好!我是孙乐驹,我的论文题目是《基于扩散模型与自适应推理的图像超分辨率方法研究》........”
    他一口气讲了十几分钟,从研究背景到方法再到最后的实验结果,条理倒是很清晰,也没出现什么意外,但也就条理清晰了,
    语速很快,生怕老师听懂他在讲什么,虽然没有照着PPT念,但也能听得出来,他是在背稿子。
    台下的答辩老师基本也就是偶尔抬头看一下PPT上的内容,大部分的时间还是在低头翻着手里的论文,拿着笔在上面圈圈画画。
    讲完后,孙乐驹停下来,朝台下鞠了个躬。
    几位答辩老师交换了一下眼神。
    坐在最左边的老师微微点头:“孙同学,我看你没有发表过文章,而是发表了一篇专利?”
    听到老师的问题,孙乐驹的身体下意识地绷紧了一下:“额,是的老师。”
    “那你的专利具体解决了什么问题?跟你的论文研究内容有什么直接关联吗?能不能展开讲讲?”
    “这个专利主要是针对超分辨率方法中的一个优化点,嗯,就是我在论文里提到的那个特征提取的部分,
    相比于之前的方法,我对它做了一些改进......”讲到了自己的研究领域,他稍稍有些自信起来了,毕竟是自己耗了这么长时间做出来的东西。
    讲完后他又看了眼提问的老师,只见对方眉头一皱,微微摇了摇头。
    布豪!!
    孙乐驹心中警铃大作。
    那位老师翻开论文,拿笔指着说道:“我看到了,你论文第3.2节声称改进了特征提取网络,
    我看到下面有两张对比图片,虽然有标注两张图片的得分不一样,但是我肉眼看上去,两者之间并没有显著差异,
    能讲一下这个评分是怎么得出来的吗?或者说是怎么计算的吗?”
    “老师,这个指标论文的实验部分有写,主要是用了.......”
    答辩老师听完翻了翻论文,点了点头:“我看你使用了PSNR,那你有没有计算过LPIPS或者其他的指标?”
    “嗯......不好意思老师,我没测过。”
    答辩老师也只是点点头:“我建议把这些指标加上,否则光一个PSNR,说服力还是有些不太够。”
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    孙乐驹连忙点头躬身一气呵成:“好的老师。”
    这位老师也没再刁难他,点点头,表示自己问完了。
    轮到下一个老师也只是问了一些不痛不痒的问题,并不算深入,孙乐驹答得倒也从容。
    不过轮到第三个老师的时候,他的心就不由地一紧。
    这位老师他虽然没见过,但是每个答辩老师前面都放了个牌子,上面有写他们的名字。
    车伟强这三个字他可谓是如雷贯耳,上过他课的,没一个说他好话的,历届毕业答辩,只要有他在的组,挂掉的人数都是最多的。
    光是对上他的眼神,孙乐驹手心就直冒冷汗。
    车伟强皱着眉头,声音带着一股压迫感:“你的摘要里有写到,你论文的创新点之一是你提出的‘自适应推理机制’,
    在显著降低扩散模型采样步数的同时,保持了与基准模型相当的PSNR性能,甚至略有提升。
    我的第一个问题,你的基线对比模型是标准的、需要1000步采样的扩散模型,但是我们都知道,
    业界为了加速扩散模型,早已有UniformSubsampling这样的方法,在你的实验结果里我并没有看到相关的对比实验,
    如果你的性能甚至不如UniformSubsampling,那你这项工作的意义又在哪里。
    第二个问题,关于收敛性与理论保证,扩散模型的理论基础建立在Tweedie公式和随机微分方程的推导之上,
    但是你的‘自适应推理’动态地修改了采样链,这实质上破坏了原扩散模型预设的采样过程,
    你有没有通过实验来观测采样过程中的特征分布变化,比如用t-SNE可视化一下不同步数的特征?
    或者对其从理论上进行证明?但是在你的论文里我并没有看到其中任何一种?”
    第一个问题孙乐驹还能听得懂,毕竟UniformSubsampling他也知道,他也确实没有做这部分的实验,他认了,
    但是第二个问题他就有点听天书了,做过深度学习的都知道,
    他们这些研究生哪会对这些数学公式有很深的了解?基本都是找一个模块安到自己的模型上试试,如果涨点了,那就是好,没涨那就是不好。
    所以才会有‘炼丹’这种说法。
    至于更加深层的理论,一般都是博士生或者一些名校研究生才会干的事情。
    “不好意思老师,确实是我没考虑到,回去后我一定尽快把这部分补上!”然后就是猛地一个鞠躬。
    主打的就是一个:答辩答辩,只答不辩,评委提问,疯狂道歉,如若不行,那就装傻充愣。
    现在的孙乐驹用出了最后一招——笑就完了。
    所谓伸手不打笑脸人,人学生态度都这样诚恳了,哪怕是车伟强这样‘难搞’的老师也不好说什么。
    不过最重要的还是他这篇论文并没有什么重大的错误,不管是创新点还是工作量都达到要求了,否则就算是把脸笑烂了,老师也不可能让他通过的。
    “你这样是不行的,太不严谨了,方法缺乏理论支撑和充分的对比实验,我暂时保留意见。”
    对于车伟强的批评,孙乐驹疯狂道歉——是是是,老师您说对,我一定改!
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