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计算机应用研究投稿退修,意见如下,有几条不知道咋改 已有1人参与
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1、提出一种XXXXX算法, 缺少提出方法的依据说明; 2、实现方法不详细, 实验结果都是统计图表, 建议作者补充具体的样本案例,给出本方案及不同测试方法的结果。 3、图1可去掉。 4、ch3.3,三种神经网络相关参数在应用过程中如何合理设置?本文方法普适性如何? 5、结束语过于简单,进一步总结本文方法的理论贡献。 我感觉第一条的依据说明不知道如何定义,是补充在相关研究里还是自己的模型部分呢,第二条我也不懂,明明都给了实验结果了,难道是需要我补伪代码吗 |
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libralibra
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【答案】应助回帖
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1. 文献综述里面有没有提及其他基础性的算法,你这个新的算法是基于什么算法的改进,如果说过了,那就是reviewer没有仔细看,你在论文主要部分提出算法的时候,再cite一下文献,说一下是基于哪个前人的成果改进的 2. 实验结果不需要伪代码,但是experiment要“看图说话”,不是说把图片贴上就可以了,一定要围绕着图来讲结果。主要探讨你的算法比现有的优秀的地方在哪里?从图中哪里可以反映出来(咱计算机专业,一般都是plot在同一个图片里面,跟原来的算法结果作比较)。图很重要,但是对图片的解读一样重要。reviewer让你给出“本方案及不同测试方法的结果”,是不是你没有两者(或者多者)比较的曲线图? 3. N/A 4. 你有没有做参数的sensitivity study?也就是神经网络参数的fine-tune?如果你的参数都是magic number,无法说服别人为什么你做这种选择。你可以固定其他参数,对同一个参数做几组实验,然后看看对训练结果和time per epoch的影响。可以对每个参数做一个图,也可以将好几个参数组合与上面提到的2个指标的关系做成一个table。还是一样,围绕着图或者table说,你在论文中做出这种参数选择的原因,做到有理有据(即使在别人觉得不一定最优,但是你有理由)。 5. 结论部分可能太短了?基于你的实验结果,综合探讨下与现有方法的区别,对目标指标的直接影响,为什么比现有方法更好,实验结果如何支撑并验证了你的算法,最后很重要一点,探讨一下不足(如果有的话),或者可以进一步提升的方向,或者其他可能的应用。 我的一点参考意见,期待共同提高。 |

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libralibra
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,我现在正在外审
zx24256
之前私信你了,不过好像没收到)