1. 面试官：请解释梯度下降优化算法的基本原理以及其在深度学习中的作用。

2. 面试官：如何选择合适的学习率，以保证梯度下降算法的收敛性和稳定性？

3. 面试官：探讨梯度下降算法中的局部最优解和全局最优解的概念，以及如何避免陷入局部最优解？

4. 面试官：介绍常用的梯度下降优化算法（如随机梯度下降、批量梯度下降、小批量梯度下降）的区别和适用场景。

5. 面试官：详细说明梯度下降算法中的学习率衰减技术，并讨论其在模型训练中的作用。

6. 面试官：如何应对梯度下降算法中的梯度爆炸和梯度消失问题？提出有效的解决方案。

7. 面试官：探讨梯度下降算法在多维空间中的收敛路径，以及如何可视化和分析收敛过程。

8. 面试官：讨论梯度下降算法在深度学习中的并行化优化方法，以及并行化对模型训练效率的影响。

9. 面试官：解释梯度下降算法中的动量方法（Momentum），并比较其与传统梯度下降算法的优劣。

10. 面试官：探讨梯度下降算法在优化神经网络结构中的应用，以及对神经网络结构的影响和改进。