1. 面试官：从迁移学习的角度讨论迁移学习在自然语言处理领域的应用。

2. 面试官：解释并比较传统的迁移学习方法与深度学习中的迁移学习方法的优势和劣势。

3. 面试官：探讨迁移学习在计算机视觉领域中的挑战以及针对这些挑战可能的解决方案。

4. 面试官：设计一个使用迁移学习的深度学习模型，用于医疗图像识别，讨论该模型的选择、训练和应用过程中可能遇到的问题及解决方法。

5. 面试官：论述在数据稀缺情况下，如何利用迁移学习来解决图像分类任务中的问题。

6. 面试官：讨论在迁移学习中选择合适的预训练模型时需要考虑的因素，并给出具体的案例分析。

7. 面试官：解释领域自适应和迁移学习之间的差异，并讨论它们在实际任务中的应用。

8. 面试官：从社交媒体数据分析的角度，探讨迁移学习在情感分析任务中的应用及可能的局限性。

9. 面试官：探讨如何利用迁移学习来提升自然语言处理任务中的语义理解能力。

10. 面试官：设计一个迁移学习模型，用于处理长尾数据的分类任务，并讨论该模型在实际应用中的可行性和挑战。