1. 面试官：介绍 Keras 中的准确率计算方法。

2. 面试官：如何在 Keras 中计算精确率和召回率？

3. 面试官：探讨在 Keras 中如何处理多分类任务的 F1 值计算。

4. 面试官：谈谈 Keras 中常用的评估指标，以及它们的应用场景。

5. 面试官：详细解释 Keras 中的 ROC 曲线和 AUC 值的计算原理。

6. 面试官：介绍 Keras 中的混淆矩阵，并说明其在模型评估中的重要性。

7. 面试官：探讨 Keras 中评估指标的评估方法，包括交叉验证、网格搜索等。

8. 面试官：在 Keras 中如何处理不平衡数据集的模型评估问题？

9. 面试官：谈谈 Keras 中的模型性能优化指标，如模型速度、内存占用等。

10. 面试官：探讨 Keras 中的模型评估策略，包括训练集、验证集、测试集的划分和使用。