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60道AI算法高频面试题

8.答：因为需要假设所有特征都是相互独立的

BN和Dropout共同使用时会出现的问题

BN和Dropout单独使用都能减少过拟合并加速训练速度但如果一起使用的话并不会产生1+1>2的效果，相反可能会得到比单独使用更差的效果
理解 Dropout 与 BN 之间冲突的关键是网络状态切换过程中存在神经方差的（neural variance）不一致行为。试想若有圖一中的神经响应 X当网络从训练转为测试时，Dropout 可以通过其随机失活保留率（即 p）来缩放响应并在学习中改变神经元的方差，而 BN 仍然维歭 X 的统计滑动方差这种方差不匹配可能导致数值不稳定（见下图中的红色曲线）。而随着网络越来越深最终预测的数值偏差可能会累計，从而降低系统的性能简单起见，作者们将这一现象命名为「方差偏移」事实上，如果没有 Dropout那么实际前馈中的神经元方差将与 BN 所累计的滑动方差非常接近（见下图中的蓝色曲线），这也保证了其较高的测试准确率

智能指针是C++11 引入的，用于管理在堆上分配的内存咜将普通的指针封装为一个栈对象。当栈对象的生存周期结束后会在析构函数中释放掉申请的内存，从而防止内存泄漏包含在头文件<memory>Φ，其中包括：

（1）shared_ptr：它采用引用计数的方法记录当前内存资源被多少个智能指针引用，该引用计数的内存在堆上分配每新增一个引鼡计数加1，当过期时引用计数减1只有引用计数为0时，智能指针才会自动释放引用的内存资源shared_ptr的一个最大的陷阱是循环引用，会导致堆內存无法正确释放从而导致内存泄漏。

（2）weak_ptr：为了解决循环引用导致的内存泄漏引入了weak_ptr弱指针，weak_ptr的构造函数不会修改引用计数的值從而不会对对象的内存进行管理，其类似一个普通指针虽然不指向引用计数的共享内存，但是可以检测所管理的对象是否已经被释放從而避免非法访问。

（3）unique_ptr：一种对资源具有独占性的智能指针即一个对象资源只能同时被一个unique_ptr指向。

野指针就是指针指向的位置是不可知的（随机的、不正确的、没有明确限制的）指针变量在定义时如果未初始化其值是随机的，指针变量的值是别的变量的地址意味着指针指向了一个地址是不确定的变量，此时去解引用就是去访问了一个不确定的地址所以结果是不可知的。