1. 面试官：如何设计一个高效的神经网络结构？

2. 面试官：讨论深度学习模型中的梯度消失和梯度爆炸问题，并提出解决方案。

3. 面试官：介绍一种较少使用的优化器，并讨论其适用场景和优势。

4. 面试官：如何处理训练数据中的不平衡样本问题？给出两种解决方案。

5. 面试官：讨论深度学习中的过拟合问题，提出有效的避免和缓解过拟合的方法。

6. 面试官：解释卷积神经网络中的池化操作，并讨论在设计网络结构时如何选择合适的池化方式。

7. 面试官：如何设计一个能够处理多模态数据的深度学习模型？

8. 面试官：介绍迁移学习及其在模型训练中的应用。

9. 面试官：讨论生成对抗网络（GAN）的工作原理和应用场景。

10. 面试官：探讨大规模深度学习模型的训练和部署方案，如何应对计算资源和性能优化的挑战？