硕士学位论文写作指导

在网上看一些优秀的硕博毕业论文，会发现他们的写作方式和章节安排和我提供的不一样。这里，我要说明，下面仅仅是我的一些个人观点和模板。因为已经培养了几届硕士生，看了大量的学位论文评审意见，有些常见的专家意见我就在下面指出了。按照我提供的模板写作硕士论文不一定出彩，但是比较安全（不犯大错）。

个人比较推崇北京大学何相腾博士的毕业论文，结构非常规范，希望大家以他的论文为模板进行写作，附下载地址。下面的所有讲解也是以他的论文为例子。

必须承认，我总结的还有很多不足。不足之处欢迎随时指出，可随时邮件联系：gaofeng@ouc.edu.cn

0、写在前面

海大计算机学院硕士论文的一些建议：

（1）选题布局： 硕士论文一般2个创新点（博士论文是3个以上），分别对应两章的研究内容。论文题目中要有一到两个有 “神秘感” 的词，这两个词就结合了技术前沿。论文结构推荐为五章：1、绪论；2、国内外研究现状（或相关理论与技术综述）；3、研究内容一；4、研究内容二；5、总结与展望。（专硕可以写一章系统设计与实现的内容，放在第五章）

（2）集中写作： 硕士论文的写作不是一朝一夕的事情，但是仍然建议集中整块时间写作（一两个月足够）。不要把战线拉的很长，如果写作过程老是被中断，无法沉浸的话，会浪费大量时间。

（3）时间安排： 12月和导师讨论出题纲，开始写作。初稿要在1月份完成，因为正常学院会在1月底左右组织内部评审。2月份结合导师意见全力修改，丰富实验，全力准备3月份的正式外审。

（4）软件技巧： 强烈推荐使用海大硕士博士论文Latex模板，排出来的论文形式上很专业，不建议使用Word。考虑到多数情况下，硕士同学没有成熟的使用 mathtype、AxMath等公式编辑器的经验，也没有丰富的排版经验，因此，Overleaf 或者 TexPage 还是首选的工具，而且老师可以随时加入项目，一起编辑修改，这个是 word 无法做到的。（Overleaf有时访问慢，我个人更推荐 TexPage，没遇到卡的情况）。评审期刊论文或者硕士论文时，Latex排版的论文和word排版的论文是能够明显区分的。使用Latex的同学一般学术素养比较好，是加分项。使用Word排版同时又使用Word里默认的公式编辑器排版的，感觉学术素养不是特别专业，印象分容易减分。

（5）论文修改： 先快速成文，然后进行多次修改，改到吐为止。自己改的时候，最好的做法是对着电脑大声朗读，容易发现错别字。这个时候要考虑团队的力量，同级的同学要团结在一起，互相鼓励，互相修改。正文不要出现错别字，专家虽然不会仔细看，但偶尔看一页发现有错别字，给人印象会非常不好。

何博士的论文目录如下，是我非常推崇的模板。基本安排为：1、绪论；2、国内外现状（或相关理论与方法）；3、研究内容一；4、研究内容二；5、总结与展望。注意下面几点：

• 国内外现状只在第2章中写，第1章和第3、4章中不详细介绍国内外研究现状。 因为很多外审专家会提，第2章的研究现状介绍，和第3章里的有什么不同？是不是第2章的研究现状没有写好，因此需要在第3章、第1章中补充？（专家大体也清楚，当前方法的介绍是抄起来最容易的，在第1章、第2章、研究内容章中大量介绍当前方法，有工作量不足凑字数的嫌疑）
• 第一章中要体现论文解决的技术难点。 之所以需要写论文，还是因为当前方法有两个解决不了的“痛点”，围绕两个“痛点”，你分别开展了研究工作，分别对应用第三章的“研究内容1” 和 第四章的“研究内容2”。这样可以把“当前问题 ==> 可能的解决思路 ==> 具体研究内容”，在第一章中画一个框架图，会显得你的研究比较系统，有个整体思路。（论文研究的系统性图示是很多硕士论文没有的，这方面做好了容易脱颖而出）
• 国内外现状部分，务必结合最新的前沿工作。 不要泛泛的介绍CNN是什么，深度学习是什么。现在方法大多都是基于深度学习、CNN等模型的了，这种介绍是“大路货”。这样的大路货放在你的论文里，跟放在别人论文里完全没有任何区别。因此，现状部分要尽量避免大路货，要写最能体现你研究特色的东西。研究特色是什么？就是第三章、第四章标题里体现创新性，有“神秘感”的词。研究现状部分尽量围绕这两个“神秘感”的词展开。硕士难以有成熟的经验，这部分具体怎么写，需要和导师商量。
• 研究内容章里，实验与分析是重头戏。 丰富的实验与分析是真正体现工作量的，但是很多同学实验部分内容写的非常少，相关工作介绍了特别多，就本末倒置了。可以参考下面何博士的论文，3.1和3.2占8页，3.3实验部分占18页，可以看出实验部分内容远远多于前面的方法介绍部分。对于高水平的学位论文来说，这样的安排是合理的，所以大家在写作中要丰富实验与分析。

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1、绪论

绪论的标题建议为：1.1 研究背景与意义；1.2 研究难点分析；1.3 本文研究内容；1.4 本文的结构组织。另外，第一章不建议介绍国内外相关工作，只简单提一下，引出来当前研究中的难点即可，可参考何博士学位论文。

1.1研究背景与意义

第一页建议添加一个图片，介绍相关的背景（如下图，添加一个图片说明细粒度图像分类定义）。

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1.2 研究难点分析

建议总结当研究工作存在的两个关键问题，这个需要和导师讨论。可以参考下图。

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1.3 本文研究内容

建议用一个图来说明关键问题和论文研究内容的对应关系，体现论文的研究思路。

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1.4 本文的结构组织

对各章内容进行介绍，同时建议添加一个图，说明论文的总体架构。（1.3 和 1.4 节配一个图就可以，具体形式自己设计）

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2、国内外研究现状（相关理论与技术综述）

这个部分需要注意以下几点：

（1）要介绍前沿工作，不要介绍卷积神经网络、卷积、池化、激活函数、Sigmoid等基础知识，显得很low。

（2）前面说过，硕士论文有两个创新点，可以围绕这两个创新点展开介绍国内外相关工作，而不是泛泛的在网上抄了一堆“大路货”（比如，CNN的相关知识写在任何论文里都行，这就是大路货，体现不出论文工作的 “独特性” ）。比如，一个创新点是提出了一种新的Transformer注意力机制，可以介绍 Transformer相关的工作；另一个创新点是动态特征的交互，可以介绍一些动态神经网络相关的工作。

（3）可介绍用于评估的指标，是如何计算的。

（4）建议大量介绍最近三年顶会、顶刊的工作，以显示研究工作的前沿性；同时给重要的方法配图以强调（因为图是最吸引人的，让人最容易关注到），但是不要每个方法都配图，感觉像在凑页数。

（5）这一章要添加一个小结，可以总结一下当前方法的两个不足，再次引出论文要开展的研究工作。

（6）可以直接用别人论文里的图，但是要在图标题里添加引用。

3、研究内容章

第三、四章是论文的两个研究内容，标题格式为“基于XXX的细粒度图像分类”，“基于XXX的细粒度图像分类”，XXX 里的就是有神秘感的词。

章节安排建议为：3.1 引言；3.2 算法描述（或本文方法描述）；3.3 实验结果与分析；3.4 本章小结。

3.1 引言

相当于一篇期刊论文的 Introduction，按照 背景 ==> 当前工作的不足 ==> 本文是如何解决当前不足的，这样的三段论来介绍。具体可以参考何博士的论文。需要强调的是，因为国内外相关方法已经在第二章里介绍了，这里不建议再次详细介绍相关算法（这里又介绍新的相关算法，会显得你第二章写的不好，有遗漏）。 除非这里出现了一些特别新的概念，新的方法，新的数据，又特别不方便放在第二章的，可以专门添加一个小节介绍一下。

3.2 算法描述（本文方法描述）

首先给出方法的技术框架，然后分为若干小节来分别介绍关键模块。如下图，该方法分为对象级注意力模型，部件级注意力模型，预测解码器三个部分，就分别放在3.2.1对象级注意力模型， 3.2.2 部件级注意力模型，3.2.3 预测解码器 里详细介绍。

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算法的描述里面，要配公式、配图，写作方法相当于期刊论文的 Method 部分。这里需要注意的是，因为我们的学位论文是中文论文，图里要使用中文描述（可以参考上面的图）。有些同学直接把自己英文期刊、会议论文里的框架图粘贴到这里了，需要把图里的英文改为中文。

3.3 实验结果与分析

建议实验结果与分析这样安排： 3.3.1 实验数据集与评价指标；3.3.2 实验设置；3.3.3 与现有方法的对比；3.3.4 参数分析；3.3.5 消融实验。

实验分析是论文的重头戏，是最体现工作量的，使用再多的图、表也不为过。另外，第四章方法有时和第三章方法类似，评审专家自然关注这两个方法哪个效果好。所以，要在论文中有所体现，这样在第四章的实验中，就要把第三章的实验结果加入对比。

3.3.1 实验数据集与评价指标： 介绍实验中使用的数据集，介绍数据集的细节信息。评价指标已经在第二章中进行介绍，这里简要提一下就好，避免重复。

3.3.2 实验设置： 介绍基础网络，网络的一些细节，使用了什么编程框架，在什么样的机器上跑的代码，使用的GPU卡型号如何。网络使用什么优化器，学习率如何设置；神经网络参数如何初始化，训练了多少个epoch。为了提升效果，使用了哪些独特的优化方法等等。

3.3.3 与现有方法的对比： 也有人将与现有方法的对比放在 参数分析、消融实验后面，都可以。这里首先要介绍对比方法，然后用大量的图表来展示自己的方法性能比别人好。具体可用曲线图、表格、可视化对比、T-SNE可视化、Grad-CAM等方式来展示。（图表其实是一个薄弱环节，大家整出来大多比较丑，后面我会再写文章介绍）**用于对比的方法需要有最近两年的最新方法，以体现研究方法的前沿性。**如果对比的方法都是5年前的ResNet，Mask-RCNN，Faster-RCNN等，没有最新的方法，给人感觉缺少前沿性，是不是作者不懂当前的技术前沿。

3.3.4 参数分析： 任何方法都会有关键参数的，这里要进行实验分析，模型是如何取得最优参数的。可以用柱状图、拆线图、各种形式的图表等。大家使用的都是深度学习方法，使用不同的 backbone（ResNet18、34、152） 有什么区别？ 特征增强时，使用 CBAM 和 Transformer里的 attention 有什么区别？ 同时使用了两个模块，并行和串行有什么区别？ 卷积当中的卷积核大小有没有影响？使用多尺度的，使用三个尺度和四个尺度有什么区别？ 损失函数里面有正则系数的，使用不同的系数性能有什么区别？ 随便一个网络，拍脑袋就能想到很多，这里需要注意参数分析结果表现要多样化，不要全部是表格，表格也可以用折线图、柱状图表示。比如下面的图，可以用柱状图，也可以用折线图，也可以用表格。

3.3.5 消融实验： 主要就是验证各个模块的有效性，同样要配大量的图表。正常提出的方法是多个模块的集合，你可能在各个模块都进行了一些改进。到底哪个模块效果最好？下图就是一个例子，用表格形式体现不同模块的有效性。

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其它实验： 除了参数分析、消融实验，也可以添加一些其它实验。比如说水下应用的可以添加不同水质下的实验结果（给数据添加高斯噪声、不同光照、不同应用背景等）；做图像修复的可以添加修复以后对于分类、检测的影响（是不是修复以后用于分类、检测性能有提升？）；可以切换数据集，看看方法在其它的任务上是不是有效果（比如分类的模型可以用于检测、分割等等）。这部分可以充分发挥自己的想象力，体现论文工作量很足。

3.4 本章小结

对本章工作进行总结，写一段话。

5、总结与展望

可参考何博士的毕业论文，这里不再过多介绍。

参考文献

参考文献其实是重灾区，基本上都会有问题，这里提供一些 TIPS：

• 硕士论文参考文献建议60个以上，中文、英文文献都要有。
• 最近三年的顶会顶刊文献要多（推荐1/3以上），表明作者对国内外最新的动态有全面了解。
• 很多人直接用谷歌学术导入，其实谷歌学术很多不规范。期刊名字首字母大写，不要出现“IEEE transactions on image processing”，应该是“IEEE Transactions on Image Processing”
• TEX改的论文题目都是小写，如“Beyond a gaussian denoiser: Residual learning of deep cnn for image denoising”，其中 Gaussian 要首字母大写，CNN要全部大写，需要手动在bib文件中改成
• 检查是不是每个期刊文献都有卷、期、页码，有些期刊没有期号，可以不写；有些期刊没有页码，可以看看该论文有多少页，写成1-14的形式。
• 有的会议没有页码（NeurIPS、ICLR就没有页码），看看论文有多少页，写成1-13的形式。
• 检查每个 ARXIV 的文献是不是已经发表在期刊会议上了，尽量引用已经正式在期刊会议发表的文献。一般优秀的 ARXIV 论文最后都发表在顶级期刊和会议上了。除非必要，尽量不要引用 ARXIV 上的文献。（MobileNet、External Attention、VAN等非常知名的成果确实暂时没被顶会接收，可以引用ARXIV）
• 同一个会议的名字、格式要统一，不要有的写成“IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition”，有的写成“IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)”，有的写成“ IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition”。同时注意，不要同一个会议，有的有页码，有的没页码。

致谢

很多同学不会注意致谢部分，简单写写就结束，但其实致谢比较关键。这里写的是否用心，可以体现你的一些性格。我见过有人写的很有趣，感谢周杰伦、感谢24小时不断电的宿舍楼自习区域、感谢抗疫的医疗工作者，也能体现作者乐观的生活态度。也见过有人写诗、写词的，评审专家看到作者在认真对待“致谢”了，作者一般也认真对待了论文的全部细节，论文质量一般也比较高。

个人简历、研究成果

研究成果可以写上自己已经发表的论文、申请的发明专利，相关算法参加国际评测、竞赛的情况，以体现作者研究实力较强。读研期间获奖情况、在学术会议上做了报告，也可以列上，总之可以加分的内容都可以写。正常来看，有优秀成果发表，写作又比较规范的同学，论文不会挂。评审专家正常会比较关注学术成果这块，因为高水平的成果是经过顶尖同行评审的，也就保证了论文内容是高水平。

如果论文还没有发表，正在under review，也可以列上。我也见过有人列上在企业实习合作的经历，说自己的成果是在腾讯、旷视等企业实习期间完成，也可以。和企业的工程前沿相结合，也是加分项。

最后的总结

国家一直在提高对硕博士研究生的毕业要求，同时，评审专家的严格尺度也不太一样。但是，正常来看，每个同学都认真对待自己的论文，每年通过的概率还是非常大的。但是，绝不要存在侥幸心理，因为就算只有5%的概率不过，掉到某个人头上就成了100%。面临二次送审的同学心理压力会非常大，因为同样面临很大的不确定性。所以，我们能做的，只能是细心再细心。希望所有的同学都能通过盲评，顺利毕业迈入人生的下一阶段，加油！