1. 面试官：介绍学习率调整的指数衰减方法及其在Tensorflow中的应用。

2. 面试官：阐述学习率调整的余弦退火方法，并说明其在深度学习模型中的作用与优势。

3. 面试官：探讨学习率调整的自适应方法中的Adagrad算法原理，并分析其在模型优化中的适用性。

4. 面试官：设计一个基于模型性能指标的自适应学习率调整策略，并说明其在模型训练中的优势。

5. 面试官：以多任务学习为例，描述一种有效的学习率调整策略，以适应不同任务之间的权衡关系。

6. 面试官：分析学习率调整的Lookahead优化算法，并说明其相对于传统优化算法的改进之处。

7. 面试官：探讨学习率调整中EMA（Exponential Moving Average）的应用，并说明其在模型训练中的效果。

8. 面试官：介绍学习率热启动的概念，并设计一个具有创新性的学习率热启动方法。

9. 面试官：解释学习率调整中的Warmup策略及其在训练初期的作用，给出一个应用场景并说明其合理性。

10. 面试官：设计一个基于特征重要性的学习率调整策略，以提高模型对重要特征的学习效率。