机器学习中的泛化与优化问题：理论学习的关键议题

"请列出两个理论学习方面的问题内容：1. 学习理论中的泛化问题：在机器学习中，如何确保训练模型在未见过的数据上具有良好的泛化能力？泛化是指模型在新样本上的表现，而非仅仅在训练样本上的表现。如何在训练过程中避免过拟合，同时又能够保持对训练样本的良好拟合，是一个关键的学习理论问题。\n\n2. 学习理论中的优化问题：在机器学习中，如何找到最优的模型参数以最小化损失函数？优化问题涉及到如何设计有效的优化算法，以及如何选择合适的损失函数。学习理论研究如何在有限的计算资源下，通过有效的优化算法找到合适的模型参数，从而提高模型的性能。这也涉及到如何解决非凸优化问题和高维优化问题等挑战。\n\n"