为EI会议论文补充实验细节是一个非常关键且常见的工作。审稿人和读者需要通过充足的细节来评估你工作的有效性、可复现性和科学性。下面将从核心原则、具体补充内容、组织结构和写作技巧四个方面，为你详细讲解如何做好实验细节补充。

一、 核心原则

在补充细节前，请牢记三个原则：

1.  可复现性：核心目标。一个合格的研究者根据你的描述，应该能够使用相同的设备和数据，得到与你相似的结果。

2.  公平性：确保你的实验设置（尤其是与基线方法的比较）是公平的。例如，使用相同的数据划分、相同的硬件环境、相同的评估指标等。

3.  充分性：实验不仅要证明你的方法“有效”，还要深入探究它 “为什么有效” 、 “在什么情况下有效/无效” 。这需要通过消融实验、参数分析等来实现。

二、 具体需要补充哪些实验细节？

你可以对照你的初稿，检查以下方面是否描述清楚。

1. 实验环境与设置

这部分旨在描述实验的“硬件”和“基础软件”背景。

硬件平台：

CPU：型号、核心数。

GPU：型号、显存大小（对深度学习尤为重要）。

内存：大小。

软件环境：

操作系统：如 Ubuntu 20.04, Windows 11。

编程语言：Python 3.8, C++ 11。

关键库和框架：如 PyTorch 1.12.1, TensorFlow 2.10, OpenCV 4.5.5, Scikit-learn 1.2。务必注明版本号，因为不同版本的行为可能有差异。

实现细节：

代码来源：你的代码是基于哪个开源项目修改的？或者是否是自行实现的？

随机种子：为了确保结果可复现，你是否设置了固定的随机种子（如 `42`, `1234`）？这一点在机器学习领域非常重要。

2. 数据集描述

这是实验的“燃料”，必须描述清楚。

数据集名称与来源：公开数据集要给出标准名称和官方链接。

基本统计信息：

数据量：训练集、验证集、测试集的具体样本数。

类别分布：如果是分类任务，提供每个类别的样本数量（可以表格形式呈现），以说明数据集是否均衡。

数据划分方式：是随机划分、按官方划分、还是按时间划分？验证集是如何从训练集中划分出来的？

数据预处理与增强：

预处理：如图像归一化（均值、标准差是多少？）、分辨率调整（调整到多少像素？）、文本清洗、分词器等。

数据增强：详细列出所有使用的增强技术。例如，对于图像：“我们使用了随机水平翻转（概率0.5）、随机旋转（-15° 到 +15°）和颜色抖动（亮度、对比度、饱和度均调整0.2）。”

3. 模型与算法实现细节

这是描述你“方法”的核心。

模型结构：

如果是标准模型（如 ResNet-50），给出名称即可。

如果是自研或修改的模型，强烈建议使用图表（如框图、流程图），并在正文中配合文字描述。例如：“我们的网络包含一个由三个卷积层组成的编码器和一个对应的反卷积解码器...”

关键超参数：

优化器：SGD, Adam, RMSprop等。

学习率：初始学习率是多少？是否使用了学习率调度器（如 CosineAnnealingLR, StepLR）？如果是，参数是什么？

批大小：`batch_size` 是多少？

迭代次数/训练轮数：`epochs` 是多少？

损失函数：明确写出损失函数的具体形式。

参数初始化：模型权重是如何初始的？（如 He初始化, Xavier初始化，或加载预训练模型）。

4. 评估指标与对比方法

这是衡量“好坏”的尺子和参照物。

评估指标：明确定义你使用的每一个指标。例如：“我们使用准确率（Accuracy）和宏平均F1分数（Macro-F1 score）作为评估指标。”

对比的基线方法：

列出所有对比方法的全称，最好是引用原始文献。

说明你是如何复现这些基线方法的：是使用官方代码？还是自己严格按照论文描述实现？这对于公平比较至关重要。

5. 深入的实验结果分析

这是体现你工作深度的部分，远不止“我的方法比别人的好”。

主实验结果：

用清晰、专业的表格呈现主要结果。

在表格中，用 加粗 标出每列的最佳结果，用下划线标出次优结果。

如有必要，进行统计显著性检验（如 t-test），并说明你的方法提升是否具有统计显著性。

消融实验：

这是证明你方法中各个组件必要性的关键实验。

设计一个从“基础模型”开始，逐步添加你提出的模块的实验流程。

例如：“A: 基线模型； B: A + 模块X； C: A + 模块Y； D: A + 模块X + 模块Y（我们的完整模型）”。

通过表格展示每一步的性能变化，清晰地证明每个模块的贡献。

参数敏感性分析：

分析你方法中关键超参数的影响。例如，展示当参数λ取不同值时模型性能的变化曲线或表格。

这能说明你的方法对该参数是否敏感，并解释你最终选择某个参数值的原因。

案例分析/可视化：

提供定性 的分析。展示一些成功的、失败的典型案例。

通过可视化的方式（如热力图、注意力图、生成样本对比等）直观地解释你的模型“看到”了什么、“思考”了什么。

效率分析：

除了精度，模型效率（如参数量、计算量FLOPs、推理速度FPS）也是重要的评估维度。将你的方法与基线方法在效率上进行对比。

三、 组织结构建议

在论文中，通常有一个独立的 “Experiments and Results”（实验与结果） 或 “Experimental Setup”（实验设置） 章节。你可以这样组织：

1.  4. Experimental Setup

4.1 Datasets （数据集描述）

4.2 Implementation Details （实现细节：环境、模型、超参数等）

4.3 Evaluation Metrics （评估指标）

2.  5. Results and Analysis

5.1 Main Results （主实验结果，与SOTA对比）

5.2 Ablation Study （消融实验）

5.3 Parameter Analysis （参数分析）

5.4 Qualitative Results （定性结果/案例分析）

四、 写作技巧与自查清单

语言客观：使用被动语态或第三人称，如 “The model was trained for 100 epochs”，而不是 “We trained the model for 100 epochs”。

数据精确：避免使用 “about”, “approximately” 等模糊词汇。直接给出具体数字。

善用图表：一图胜千言。用清晰的图表来展示模型结构、结果对比和趋势分析。

解释而非陈述：不要只说“从表2可以看出我们的方法更好”。要解释为什么好，例如：“我们认为性能的提升主要归因于我们提出的XX模块，它有效地捕获了全局上下文信息，这在表3的消融实验中得到了验证。”

【自查清单】

在提交前，问自己以下几个问题：

- 别人能根据我的描述，完全复现我的实验吗？

- 我的实验设置和基线方法的设置是否公平？

- 我是否已经充分证明了我所提出的每个创新点的有效性？（通过消融实验）

- 我是否分析了关键参数的影响？

- 我是否提供了定性和定量的结果？

- 所有的图表都清晰、规范，并且有必要的标注吗？

通过以上这些步骤，你就能系统、全面、深入地补充好实验细节，极大地增强论文的科学性和说服力，从而有效应对审稿人的质疑。