1. 面试官：介绍一下Keras的函数式API以及它与序贯模型的区别。

2. 面试官：请解释Keras中的Callbacks，并说明如何使用它来实现模型的早停和学习率调度。

3. 面试官：谈谈Keras中的模型集成和迁移学习的应用场景以及优势。

4. 面试官：如何在Keras中实现自定义损失函数和指标？请给出一个例子说明。

5. 面试官：详细介绍Keras中的循环神经网络（RNN）模块，并说明如何处理序列数据。

6. 面试官：如何使用Keras构建并训练卷积神经网络（CNN）？请描述模型结构和训练步骤。

7. 面试官：Keras中的模型微调是什么？提供一个实际应用场景并说明微调的步骤。

8. 面试官：解释Keras中的数据增强和正则化技术，并说明它们在训练中的作用。

9. 面试官：介绍Keras中的多任务学习（MTL）及其在深度学习中的应用和优势。

10. 面试官：探讨Keras中的模型部署方式，包括本地部署和云端部署，并比较它们的优缺点。