1. 面试官：使用Keras构建模型时，如何通过添加层的方式实现模型的顺序构建？

2. 面试官：谈谈你对Keras模型的编译过程的理解，以及为什么编译是模型构建中的重要步骤？

3. 面试官：如何使用Keras构建一个具有多个输入和多个输出的复杂模型？谈谈你的思路和实现方法。

4. 面试官：探讨Keras中的序贯模型与函数式API模型的优缺点，并分析在不同场景下的应用选择。

5. 面试官：在Keras中如何实现自定义的层（Layer）和损失函数（Loss Function）？请提供具体的示例和解释。

6. 面试官：探讨Keras中的模型训练过程中可能出现的过拟合问题，以及如何使用Keras提供的方法来解决过拟合。

7. 面试官：使用Keras构建一个卷积神经网络（CNN）模型，实现一个图像分类任务，并说明模型设计中的关键考虑因素。

8. 面试官：如何在Keras中实现模型的保存和加载？并且讨论模型在不同环境下的转移和部署方式。

9. 面试官：使用Keras构建一个循环神经网络（RNN）模型，实现一个文本生成任务，并讨论模型输出的语言流畅度和一致性的评判标准。

10. 面试官：谈谈你对Keras模型可解释性的看法，以及在构建模型时如何考虑和提升模型的可解释性？