本文以AI技术在实际应用中的理论模型与代码实现矛盾为切入点，探讨AI毕业论文初稿的构建方法论，研究聚焦于神经网络模型在迁移学习场景下的参数优化难题，提出基于动态权重调整的数据增强策略，通过构建混合精度训练框架，实现模型推理速度与精度的动态平衡，实验表明该方法使ResNet-50在ImageNet数据