面试问题零散整理（持续更新...）
1、为什么要做数据归一化，在梯度下降时有什么好处？
规避不同特征的数值大少带来的差异影响。
不做归一化的话，每一个特征所对应的的数据规模是不一样的。那么在求导数的时候，求得的很可能会导数比较大（比较小），最终即使乘以学习率后的步长比较大，导致整体不收敛。或者要进行多次迭代
2、梯度下降法和随机梯度下降法的区别？
梯度下降时，每个样本都会参与梯度的计算，那么在大样本情况下，提低下降的计算量将非常大；随机梯度采用每次随机抽取一个样本，进行梯度迭代，大大减少了计算，通常也能找到损失最小的点。（学习率=a/(i_iters+b)）
3、知道梯度调试吗？
梯度调试就是利用某一点导数的数学思想，在我们没有推导出损失函数的导数时，可以先用梯度调试，进行结果的计算，然后在使用推导出的公式进行比对。通常使用数学定义去调试时 ，计算时相对较慢。