1. 面试官：介绍一种原创的神经网络中的超参数调优方法。

2. 面试官：探讨神经网络中超参数调优的局限性和挑战。

3. 面试官：分析并比较多种神经网络超参数调优算法的优缺点。

4. 面试官：针对特定的神经网络架构，设计一种高效的超参数调优策略。

5. 面试官：讨论神经网络超参数调优与自动机器学习的关联和区别。

6. 面试官：解释如何在计算资源有限的情况下进行神经网络超参数调优。

7. 面试官：演示如何使用进化算法或遗传算法优化神经网络的超参数。

8. 面试官：探索神经网络超参数调优在多任务学习和迁移学习中的应用。

9. 面试官：讨论神经网络超参数调优在大规模分布式训练中的挑战和解决方案。

10. 面试官：介绍一种面向实时应用场景的神经网络超参数调优方法。