什么是梯度消失和梯度爆炸?
 参考解析
 反向传播中链式法则带来的连乘,如果有数很小趋于 0,结果就会特别小(梯
 度消失);如果数都比较大,可能结果会很大(梯度爆炸)
 上一题
 如何解决梯度消失和梯度膨胀?
 什么造成梯度消失问题? 推导一下
 LR 和 SVM 的联系与区别? LR常用的优化方法 特征比数据量还大时,选择什么样的分类器? xgboost的树生长时的精确分裂与近似分裂分别是怎么做的? SVM的原理是什么? 阐述一下梯度消失和梯度爆炸,并分别解释一下是什么引起的这些现象? Xgboost的确实值处理逻辑是什么样的? 谈谈什么是生成式模型与判别式模型,以及各自特点?