1. 面试官：介绍一种针对神经网络模型的自动超参数调优方法。

2. 面试官：解释超参数调优中的超参数搜索空间剪枝技巧。

3. 面试官：说明超参数调优中的模型集成技巧和方法。

4. 面试官：设计一种针对深度学习模型的高效超参数调优算法。

5. 面试官：解释超参数优化中的贝叶斯优化方法以及其在模型调优中的应用。

6. 面试官：探讨超参数优化中的多目标优化技巧和策略。

7. 面试官：介绍一种基于遗传算法的超参数优化方法，并分析其优缺点。

8. 面试官：讨论超参数调优中的模型结构搜索和超参数优化的联合学习方法。

9. 面试官：设计一种适用于大规模数据集的分布式超参数调优框架。

10. 面试官：探索超参数调优中的迁移学习技巧和策略，特别是跨领域的迁移学习。