问题1：逻辑回归和SVM的异同

LR与SVM的相同点：

1. 都是有监督的分类算法；
2. 如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法。
3. 它们的分类决策面都是线性的。
4. LR和SVM都是判别式模型。

LR与SVM的不同点：

1. 本质上是loss函数不同，或者说分类的原理不同。
2. SVM是结构风险最小化，LR则是经验风险最小化。
3. SVM只考虑分界面附近的少数点，而LR则考虑所有点。
4. 在解决非线性问题时，SVM可采用核函数的机制，而LR通常不采用核函数的方法。
5. SVM计算复杂，但效果比LR好，适合小数据集；LR计算简单，适合大数据集，可以在线训练。

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问题2：LR的参数可以初始化0 吗？

可以。

在逻辑回归中，

因此在LR的反向传播中，我们假设w=[w1,w2]Tw=[w_1,w_2]^Tw=[w1,w2]T，则

而

因而

可以看出，就算初始w1,w2,bw_1,w_2,bw1,w2,b设为0，后续梯度还是会更新的。

问题3：CNN中[1,1]卷积核的作用

1. 实现跨通道的交互和信息整合
2. 进行卷积核通道数的降维和升维
3. 对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数，而一般情况都是多核卷积多通道，实现多个feature map的线性组合
4. 可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn中用1x1xm的卷积核卷积n（如512）个特征图的每一个位置（像素点），其实对于每一个位置的1x1卷积本质上都是对该位置上n个通道组成的n维vector的全连接操作。

问题4：详细介绍下Batch Normolization

BN（Batch Normolization）是Google提出的用于解决深度网络梯度消失和梯度爆炸的问题，可以起到一定的正则化作用。我们来说一下它的原理：

批规范化，即在模型每次随机梯度下降训练时，通过mini-batch来对每一层卷积的输出做规范化操作，使得结果（各个维度）的均值为0，方差为1。

BN操作共分为四步。输入为xix_ixi，第一步计算均值：

第二步计算数据方差：

第三步进行规范化：

第四步尺度变换和偏移：

mmm表示mini-batch中的数据个数，可以看出，BN实际就是对网络的每一层都进行白化操作。白化操作是线性的，最后的“尺度变换和偏移”操作是为了让BN能够在线性和非线性之间做一个权衡，而这个偏移的参数γ\gammaγ和 β\betaβ 是神经网络在训练时学出来的

经过BN操作，网络每一层的输出小值被“拉大”，大值被“缩小”，所以就有效避免了梯度消失和梯度爆炸。总而言之，BN是一个可学习、有参数（γ、β）的网络层。

问题5：ROC与AUC

AUC是一种模型分类指标，且仅仅是二分类模型的评价指标。AUC是Area Under Curve的简称，那么Curve就是 ROC（Receiver Operating Characteristic），翻译为"接受者操作特性曲线"。也就是说ROC是一条曲线，AUC是 一个面积值。

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