1. 面试官：介绍 Keras 模型评估工具的工作原理和核心思想。

2. 面试官：解释 Keras 中的准确率、精确率、召回率和 F1 值，并说明它们在模型评估中的作用。

3. 面试官：探讨 Keras 中的混淆矩阵的意义和用途，并举例说明如何解读和分析混淆矩阵。

4. 面试官：分析 Keras 中的ROC曲线和AUC值，说明它们在模型评估中的重要性和作用。

5. 面试官：讨论 Keras 中的交叉验证及其在模型评估中的价值和应用场景。

6. 面试官：比较 Keras 中不同的损失函数和评估指标，探讨如何选择合适的损失函数和评估指标来评估模型性能。

7. 面试官：解释 Keras 中的早停法（Early Stopping）原理和作用，并说明其在模型评估中的重要性。

8. 面试官：介绍 Keras 中的模型集成方法，探讨模型集成在模型评估中的优势和应用。

9. 面试官：分析 Keras 中的模型解释方法和技术，说明如何利用模型解释来评估模型性能。

10. 面试官：讨论 Keras 中的类别不均衡问题，探讨类别不均衡对模型评估的影响，以及应对类别不均衡的方法和技术。