1. 面试官：请解释什么是梯度消失问题，并提出解决方法。

2. 面试官：你如何理解神经网络中的激活函数？请列举常用的激活函数及其特点。

3. 面试官：请解释什么是卷积神经网络（CNN）中的池化操作，以及它的作用和优势。

4. 面试官：深度学习中的正则化有哪些方法？请详细解释其中一种方法的原理。

5. 面试官：什么是端到端深度学习？请举例说明端到端深度学习在实际问题中的应用场景。

6. 面试官：解释什么是卷积神经网络（CNN）中的滤波器（Filter）和步幅（Stride）？请说明它们在图像处理中的作用。

7. 面试官：什么是数据增强（Data Augmentation）？它在深度学习中的作用是什么？

8. 面试官：请解释什么是残差网络（Residual Network）？它解决了传统神经网络的哪些问题？

9. 面试官：深度学习中的批量归一化（Batch Normalization）是什么？请解释它的原理及作用。

10. 面试官：在卷积神经网络中，什么是填充（Padding）操作？为什么在卷积操作中会使用填充？