1. 面试官：请解释过拟合和欠拟合的概念，并举例说明。

2. 面试官：你认为什么因素会导致模型出现过拟合或欠拟合？如何避免这些因素？

3. 面试官：介绍一些处理过拟合的常用技巧和方法，以及它们的优缺点。

4. 面试官：在深度学习中，你是如何判断模型是否出现了过拟合或欠拟合？

5. 面试官：简要说明一下正则化在处理过拟合中的作用和原理。

6. 面试官：你认为数据增强在降低过拟合方面有什么作用？请举例说明。

7. 面试官：解释一下交叉验证在模型评估与调优中的作用和原理。

8. 面试官：请说明一下学习率衰减在处理过拟合和欠拟合中的应用场景和原理。

9. 面试官：介绍一下集成学习对模型评估和调优中过拟合和欠拟合的影响及应用。

10. 面试官：谈谈你对模型剪枝在处理过拟合和欠拟合中的看法和应用。