1. 面试官：如果你要设计一种全新的深度学习架构，你会考虑哪些因素？

2. 面试官：解释什么是注意力机制，并说明它在深度学习架构中的应用。

3. 面试官：比较卷积神经网络和循环神经网络，在深度学习架构中各自的优势和劣势。

4. 面试官：讨论残差网络（ResNet）的原理及其在深度学习架构中的重要性。

5. 面试官：说明Transformer模型的工作原理，并讨论它在深度学习架构中的创新之处。

6. 面试官：如果要设计一个适用于长序列数据的深度学习架构，你会采用什么样的策略？

7. 面试官：探讨生成对抗网络（GAN）的结构和原理，并说明它在深度学习架构中的应用场景。

8. 面试官：设计一个深度学习架构，可以同时处理图像、文本和语音数据，具体的架构应该包括哪些模块？

9. 面试官：介绍神经网络的模型压缩技术，以及它在深度学习架构中的作用和挑战。

10. 面试官：如果你要优化一个复杂的深度学习架构，你会采用哪些方法和技巧？