深度学习面试题—04

为什么网络在训练的时候要进行参数初始化？

答案：
进行参数初始化（Parameter Initialization）是深度学习模型训练的一个重要步骤。参数初始化指的是在训练过程开始前，为神经网络的权重和偏置等参数赋予初始值。正确的参数初始化可以帮助加速模型的收敛，避免梯度消失或梯度爆炸等问题，提高模型的性能和训练稳定性。

以下是进行参数初始化的一些主要原因：

1. 防止梯度消失和梯度爆炸： 在深度神经网络中，梯度消失和梯度爆炸是常见的问题。不合理的参数初始化可能导致在反向传播过程中梯度过小或过大，从而使得网络无法有效地学习。通过合理的参数初始化，可以缓解这些问题，使得梯度在合适的范围内传播。

2. 加速收敛： 良好的参数初始化可以使模型更快地收敛到较优的解。合适的初始化能够为模型提供一个良好的起点，避免在初始阶段就陷入局部最小值或鞍点。

3. 提高模型性能： 初始权重的选择可能影响模型的泛化性能。合适的初始化可以帮助模型更好地捕捉数据中的模式，提高模型的性能。

一些常见的参数初始化方法包括零初始化、随机初始化、Xavier/Glorot初始化、He初始化等。选择合适的初始化方法取决于网络的结构、激活函数的选择以及问题的性质。在深度学习中，通常建议根据具体情况仔细选择和调整参数初始化方法，以优化模型的训练过程。

统计机器学习的概念？

统计机器学习是一种将统计学和机器学习方法相结合的领域，旨在通过从数据中学习模型来做出预测或决策。这种方法利用统计学的理论和概念，通过对数据的分析和模型的拟合，使计算机能够自动进行学习和预测。

以下是统计机器学习的一些关键概念和方法：

1. 监督学习： 统计机器学习中的监督学习是一种学习方法，其中模型通过输入数据和对应的标签（或目标）之间的关系进行训练。常见的监督学习任务包括分类和回归。

2. 无监督学习： 与监督学习相反，无监督学习没有标签信息。这种学习方法通常用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务，其中模型试图在数据中发现模式和结构。

3. 半监督学习： 是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法，其中模型在部分有标签和部分无标签的数据上进行训练。

4. 交叉验证： 是一种用于评估模型性能的统计学方法，它将数据集划分为训练集和测试集，多次训练和测试模型，以减小评估的方差。

5. 贝叶斯统计： 贝叶斯方法在统计机器学习中得到广泛应用。它利用贝叶斯定理来更新对参数或模型的信念，将先验信息与观测数据相结合。

6. 特征工程： 是指通过选择、转换或创建合适的特征来改善机器学习模型性能的过程。统计机器学习强调了对特征的重要性和有效利用。

7. 集成学习： 是将多个模型组合在一起以获得更好性能的方法。常见的集成学习方法包括随机森林、梯度提升等。

统计机器学习方法在多个领域如医疗、金融、自然语言处理等都得到了广泛的应用，它的成功部分归功于统计学的理论和方法在模型推断和不确定性处理上的优势。