1. 面试官：如何使用Keras框架进行特征归一化和标准化？

2. 面试官：描述一种使用Keras进行特征选择的方法，以优化神经网络的性能。

3. 面试官：在Keras中实现数据降维的方法有哪些，并描述其应用场景。

4. 面试官：探讨Keras中的特征提取技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在特征提取中的应用。

5. 面试官：如何在Keras中处理缺失值，以确保模型训练的稳定性和鲁棒性？

6. 面试官：利用Keras实现特征组合（Feature Combination）的方法，并说明其在实际中的应用价值。

7. 面试官：描述使用Keras进行特征编码（Feature Encoding）的技术，包括独热编码（One-Hot Encoding）和标签编码（Label Encoding）。

8. 面试官：在Keras中使用自定义损失函数和评估指标，以改善特征工程在神经网络模型中的效果。

9. 面试官：如何在Keras中实现特征交叉（Feature Cross）和特征交互（Feature Interaction），并探讨其在模型中的作用。

10. 面试官：使用Keras中的函数式API，设计一个复杂的特征工程流水线，并解释其在神经网络模型中的优势和应用场景。