1. 面试官：如果你需要选择一个深度学习模型进行目标检测任务，你会选择哪种模型？为什么？

2. 面试官：如何解决深度学习模型训练中的数据不平衡问题？

3. 面试官：如果你需要设计一个新的损失函数来训练深度学习模型，你会考虑哪些因素？

4. 面试官：在深度学习模型训练中，如何避免过拟合问题？

5. 面试官：请解释深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题，并提出解决方案。

6. 面试官：介绍一种创新的数据增强方法，用于增强深度学习模型的训练数据。

7. 面试官：在深度学习模型训练中，如何选择合适的学习率？

8. 面试官：如果你需要对训练好的深度学习模型进行优化，你会采取哪些策略？

9. 面试官：如何评估一个深度学习模型在训练集和测试集上的性能？

10. 面试官：介绍一种高效的模型剪枝方法，用于减少深度学习模型的计算复杂度。