写一篇基于深度学习的硕士学位论文，实验阶段只用一个数据集可以吗？

事先声明，我没硕士学位，没写过硕士论文。但看身边走走来来的人，感觉到底几个合适是分情况吧。

如果是针对某一个具体的工程项目，比如论文是依托于对某种具体农作物的识别，某种具体指标的反演，我觉得单一数据集是没毛病的。因为此时的问题核心在于，解决了什么问题，此时的侧重点是既定现实下的方法应用，只不过咱们用的方式或者是效果\\性能更好，或者是比较有前瞻性而已。此时的研究对象本质是核心。

但是如果是纯的算法开发，比如三四个XGB叠一起做个stacking类的，或者新的网络结构，比如给XX加个注意力机制的话，因为你的研究对象不再是某个存在工程需求，而是算法/方案/方法体系的自身，单一数据集的说服力是不够的，上纲上线说的话，这个研究是不完整的。泛化性怎么评价，不同场景下的性能如何衡量，brabra，实际落地的问题可能会有一堆，所以至少需要在大于一个的场景（也就是数据集下）进行验证。

说白了，以我以前的方向高光谱技术为例，如果侧重的是某类\\某种算法的研究，并且要采用Indian Pine这样的公共数据集去作为验证数据集，那至少得两到三个吧？

如果是具体指向了某个问题，比如大豆种子的分类、脱落酸的检测啊这种，一大类数据集即可（但是通常这种情况下的数据集需要自己做化学实验的真值）。

另一方面，从人情世故的角度来说，毕业论文的具体内容，尤其是这也算是核心部分的数据集，应该和导师交流一下...我觉得这个更重要~

大致如此吧...不过多数据集的说明写的是真的煎熬，我正在水的博士论文现在里面十多个数据集，数据集的解释说明和数据探索我都快写吐了...

当然可以，但这取决于你的研究领域和研究问题。如果你的研究领域是计算机视觉、自然语言处理等，那么通常需要使用多个数据集进行实验，以评估模型的泛化能力和性能。但是，如果你的研究问题是关于某个特定的数据集的，那么只使用一个数据集进行实验是可以的。

在深度学习的研究中，使用单一数据集进行实验可能会引起一些问题。例如，如果你的数据集具有特定的偏差，那么你的模型可能会学习到这些偏差，并且在其他数据集上的表现可能会较差。因此，在实验中使用多个数据集可以帮助你更好地评估模型的泛化能力，并发现数据集的偏差或限制，以便更好地了解你的模型的性能和局限性。

然而，有时只使用一个数据集也有其优点。例如，如果你的研究问题是针对某个具体的任务，例如检测某种特定的物体，那么使用该任务的专用数据集可能是最合适的。另外，在一些情况下，由于资源限制或数据获取困难，只能使用一个数据集进行实验，这也是可以接受的。

总的来说，使用多个数据集可以更全面地评估深度学习模型的性能，但在某些情况下，只使用一个数据集也是可以接受的。无论你使用多少数据集，在你的研究中都应该清晰地说明你所使用的数据集的来源、数量、质量等信息，并且要对实验结果进行全面的分析和解释。

小论文可以，大论文不可以，工作量不足等于毙稿。小论文方向创新即可，大论文必须足够的篇幅撑起工作量，如果是课题缺少，你可以尝试灌水，比如多实验多数据集的水平对比分析法，或者单实验多数据集的优序对比分析法，这种写法可以使工作量倍增，审稿易过。

温馨提示:论文查重文库是不断更新的，所以查重率尽量不要压着及格线，且学校交稿格式如果是pdf，那么自查就不用用word,pdf格式的查重率通常比word要高一些噢。

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?论文查重常用系统

知网（5.3硕博）

万方

维普

源文鉴

早降重（智能论文降重润色）

其它汇总（Turnitin英文国际版、英文语法检测）

祝顺利毕业