1. 面试官：介绍一下超参数调优的常用方法。

2. 面试官：详细解释网格搜索调优方法。

3. 面试官：什么是交叉验证，它有哪些优点和缺点？

4. 面试官：讨论一下随机搜索法与网格搜索法的优缺点。

5. 面试官：解释一下学习曲线在模型选择与训练中的应用。

6. 面试官：探讨模型复杂度与偏差-方差权衡之间的关系。

7. 面试官：介绍一些处理高维数据的方法，以及它们在模型训练中的应用。

8. 面试官：讨论集成学习模型在参数调优过程中的作用。

9. 面试官：详细解释异步优化算法在模型参数调优中的应用。

10. 面试官：讨论模型评估指标在参数调优过程中的重要性和影响。