1. 面试官：如果你需要为一个小型神经网络设计一个新的激活函数，你会选择什么类型的函数？并解释它的数学性质和优势。

2. 面试官：如何解释梯度消失和梯度爆炸问题，并提出解决这些问题的方法？

3. 面试官：如果你需要设计一个深度学习模型来识别图像中的异常点或异常模式，你会采用什么样的架构以及训练方法？

4. 面试官：介绍一种创新的深度学习技术，以解决自然语言处理中的短文本匹配问题。

5. 面试官：如果你需要训练一个支持多任务学习的神经网络，你会如何设计网络结构和损失函数，以便有效地学习多个任务？

6. 面试官：请解释生成对抗网络（GAN）的原理，并针对潜在的训练中的挑战，提出解决方案。

7. 面试官：如何设计一个神经网络架构来生成逼真的艺术作品，并描述如何通过迁移学习和样式迁移来提高生成的艺术作品的质量？

8. 面试官：讨论在深度学习中使用attention机制的优势和应用领域，并提出一项有创意的方式来改进现有的attention模型。

9. 面试官：你如何参考神经科学的相关原理，来改善深度学习模型的训练效果和学习能力？

10. 面试官：介绍一种新颖的方法，用于缓解深度学习模型中的过拟合问题，并说明其原理和实现步骤。