1. 面试官：在深度学习中，为什么常常使用随机梯度下降（SGD）优化器？

2. 面试官：介绍一下动量（Momentum）优化器以及它的工作原理和优点。

3. 面试官：什么是学习率衰减（Learning Rate Decay）？它在训练神经网络中起到什么作用？

4. 面试官：请解释一下自适应学习率优化器（Adaptive Learning Rate Optimizer）的工作原理和在训练中的优势。

5. 面试官：如何选择适合训练神经网络的损失函数？请列举几种常用的损失函数并说明它们的适用场景。

6. 面试官：在深度学习中，如何解决梯度消失和梯度爆炸问题？

7. 面试官：解释一下正则化在损失函数中的作用以及它如何帮助防止过拟合。

8. 面试官：为什么在训练神经网络时要注意权重初始化？有哪些常见的权重初始化方法？

9. 面试官：介绍一下批标准化（Batch Normalization）的原理和它的优势。

10. 面试官：如何调整神经网络的架构以提高模型的性能和泛化能力？