1. 面试官：描述一下 Keras 中模型训练的基本流程。

2. 面试官：如何在 Keras 中使用回调函数进行模型训练过程中的优化和监控？举例说明。

3. 面试官：讲解一下 Keras 中的交叉验证，并说明其在模型训练中的重要性。

4. 面试官：介绍一种有效的方法来处理 Keras 模型中的过拟合问题。

5. 面试官：如何使用 Keras 中提供的预训练模型来进行迁移学习？举例说明。

6. 面试官：详细解释 Keras 中的学习率衰减策略及其在模型训练中的应用。

7. 面试官：探讨 Keras 中的模型评估标准，如准确度、精确度和召回率等指标的含义和计算方法。

8. 面试官：介绍 Keras 中的模型集成方法，例如Bagging和Boosting，以及其在模型优化中的应用。

9. 面试官：如何利用 Keras 中的混合精度训练（Mixed Precision Training）来加速模型训练过程？

10. 面试官：讲解 Keras 中的自动学习率调整技术，例如 Cyclical Learning Rates，及其在模型训练中的效果和原理。