1. 面试官：如何解释正则化和归一化在机器学习中的作用以及区别？

2. 面试官：正则化和归一化在神经网络中的应用有哪些？

3. 面试官：请说明L1正则化和L2正则化的原理及区别，并举例说明其在机器学习中的应用场景。

4. 面试官：归一化方法中的Z-Score标准化和Min-Max标准化有什么区别？你如何选择合适的归一化方法？

5. 面试官：为什么在训练神经网络时常常使用Batch Normalization？它是如何工作的？

6. 面试官：解释数据归一化在特征工程中的重要性，并举例说明其在实际项目中的应用。

7. 面试官：如何处理在输入数据中发现离群值的情况？正则化和归一化能否帮助处理这些离群值？

8. 面试官：在模型优化过程中，如何利用正则化和归一化来避免过拟合问题？

9. 面试官：解释深度学习模型中的Dropout正则化方法，以及它与归一化方法的异同。

10. 面试官：请说明在机器学习中，正则化和归一化对模型的泛化能力有什么影响？