1. 面试官：介绍一下 Keras 中的序贯模型和函数式 API 模型的区别和适用场景。

2. 面试官：在 Keras 中如何实现自定义层？请举例说明自定义层的实现步骤及其作用。

3. 面试官：描述 Keras 中的模型编译过程，包括损失函数、优化器和指标的设置。

4. 面试官：什么是 Keras 中的循环神经网络 (RNN) 层？请说明其在序贯模型和函数式 API 模型中的使用方式。

5. 面试官：在 Keras 中如何保存和加载模型？请说明模型的权重和结构如何进行保存和加载。

6. 面试官：介绍 Keras 中的回调函数，并举例说明回调函数的作用和使用方式。

7. 面试官：Keras 中的模型评估方式有哪些？请比较它们的优缺点。

8. 面试官：Keras 中的正则化技术有哪些？请说明它们的作用和在模型中的应用方式。

9. 面试官：描述 Keras 中的数据增强技术，以及在模型训练中的作用。

10. 面试官：如何使用 Keras 进行迁移学习？请说明迁移学习的步骤和常用的预训练模型。