1. 面试官：介绍一下超参数优化的常见算法及其优缺点。

2. 面试官：如何解决超参数优化中的局部最优和过拟合问题？

3. 面试官：讨论超参数优化在深度学习网络中的重要性和挑战。

4. 面试官：基于贝叶斯优化的超参数优化方法和其适用场景。

5. 面试官：探讨超参数优化与自动机器学习（AutoML）的关系，以及它们在实际应用中的差异。

6. 面试官：如何有效地并行化超参数优化过程？给出具体的搭建和管理并行优化的方法。

7. 面试官：介绍一下元学习与超参数自动调整的关系及其在深度学习中的应用。

8. 面试官：基于遗传算法的超参数优化方法和其在深度学习模型中的应用案例。

9. 面试官：解释如何利用强化学习算法来进行超参数优化，并讨论其优势与局限。

10. 面试官：超参数优化中的多目标优化问题及其解决方法。