1. 面试官：介绍早停法的原理和作用，以及在深度学习模型中的应用。

2. 面试官：解释在使用早停法时如何选择合适的停止条件和参数，以及其对模型训练的影响。

3. 面试官：探讨早停法与其他正则化技术（如L1正则化、L2正则化）的区别和优劣势，以及如何在模型训练中结合使用。

4. 面试官：使用示例说明在Keras中如何实现早停法，包括配置参数和观察模型训练过程中的效果。

5. 面试官：讨论早停法在不同类型的深度学习模型（如CNN、RNN）中的适用性和优化策略。

6. 面试官：探讨早停法在大规模数据集和小规模数据集上的应用效果和调优方法。

7. 面试官：分析早停法在训练过程中的收敛速度和稳定性，以及如何解决早停法带来的潜在问题。

8. 面试官：探讨早停法在迁移学习和增量学习中的作用，以及如何结合领域知识来优化早停法策略。

9. 面试官：针对具体业务场景，讨论如何根据数据特点和任务要求设计并优化早停法策略。

10. 面试官：提出新颖的早停法改进方案，探讨其在模型训练中的效果和可行性，以及如何在Keras中实现该方案。