深度学习的毕业论文现状

对于深度学习领域的毕业论文绝大多数都是胡编乱造的。这几年见过的上百篇，这个样本数据量够大了吧，最多1-2篇，算有一些改进，其他的离谱到家了。什么随机森林、决策树、注意力机制...各种方法组合堆砌一下，就是创新，造出一批数据，效果不行就改数据的标签，或者直接篡改结果，对比一下就说效果优秀。更离谱的，有个去噪声的论文，因为原始数据里没噪声，自己仿真一点噪声加进去再去掉，但加噪声和去噪声用的方法相同，就像自己藏的东西自己找，肯定比别人找的准确率高。这也能毕业。