1. 面试官：请阐述深度学习模型优化技术中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及相应的解决方法。

2. 面试官：详细解释深度学习模型中的权重初始化方法，包括常见的初始化策略和它们的优缺点。

3. 面试官：探讨深度学习模型优化中的学习率调整方法，包括动态调整和自适应调整的原理及应用场景。

4. 面试官：对比传统梯度下降和优化算法的特点，分析不同优化算法在深度学习模型中的效果和适用场景。

5. 面试官：探讨深度学习模型中的正则化方法，包括L1正则化、L2正则化、Dropout等方法的原理和实现原理。

6. 面试官：深度学习中的批量归一化技术对模型的优化有何作用？请阐述批量归一化的原理和应用。

7. 面试官：讨论深度学习模型中的损失函数设计，包括常见的损失函数类型、其特点和在不同场景下的选择原则。

8. 面试官：详细介绍深度学习中的自适应优化算法，如Adagrad、RMSprop、Adam等算法的原理和优势。

9. 面试官：解释深度学习模型中的梯度剪裁技术，包括其作用、原理和在模型训练中的应用。

10. 面试官：探讨深度学习模型中的超参数调优方法，包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等常用调优策略。