1. 面试官：介绍Keras模型子类化构建方式的优势和局限性。

2. 面试官：在Keras中，如何使用模型子类化构建一个具有残差连接的神经网络？请详细解释。

3. 面试官：Keras模型子类化构建方式与Keras函数式API相比有何优劣？

4. 面试官：请解释Keras模型子类化构建方式中call()和build()方法的作用和区别。

5. 面试官：使用Keras模型子类化构建一个自定义的损失函数和评估指标，然后说明它们的作用和实现原理。

6. 面试官：Keras模型子类化构建方式中如何处理不同层的权重初始化？请以代码和实例说明。

7. 面试官：解释Keras模型子类化构建方式中的前向计算和反向梯度计算的过程。

8. 面试官：在Keras模型子类化构建方式中，如何添加和管理模型的正则化方式？请给出实际案例。

9. 面试官：使用Keras模型子类化构建一个深度强化学习模型，并说明其网络结构和训练过程。

10. 面试官：如何使用Keras模型子类化构建一个自定义的层（Layer）？请给出具体的代码实现。