1. 面试官：如果您只能选择一个模型评估指标来评价深度学习模型的性能，您会选择哪个指标？并解释为什么。

2. 面试官：如何解决模型过拟合的问题？请提供至少三种方法并说明其原理。

3. 面试官：什么是超参数调优？介绍一种高效的超参数优化方法。

4. 面试官：为什么在模型评估中常常需要使用交叉验证？交叉验证的优缺点是什么？

5. 面试官：如何解决数据不平衡问题对模型评估的影响？请提供一种有效的解决方案。

6. 面试官：什么是模型集成？请介绍一种模型集成方法并说明其优势。

7. 面试官：解释ROC曲线和AUC指标在模型评估中的作用和意义。

8. 面试官：如何评估多标签分类模型的性能？请介绍一种适用于多标签分类的评估指标。

9. 面试官：什么是模型的泛化能力？如何评估一个模型的泛化能力？

10. 面试官：介绍一种新颖的模型评估方法或技术，以及其在深度学习模型中的应用场景。