1. 面试官：如果要设计一个深度神经网络模型，你会如何选择合适的激活函数？为什么？

2. 面试官：在深度神经网络的模型训练过程中，如何避免梯度消失和爆炸的问题？

3. 面试官：详细解释批量归一化（Batch Normalization）在深度神经网络中的作用和原理。

4. 面试官：讨论深度神经网络中的残差网络（Residual Network），以及它在模型训练中的优势和应用场景。

5. 面试官：探讨深度神经网络中的自适应学习率（Adaptive Learning Rate）算法，如何选择适合的自适应学习率算法以及其原理。

6. 面试官：如果遇到深度神经网络模型出现过拟合的问题，你将采取什么方法来解决？

7. 面试官：在深度神经网络的模型训练过程中，如何有效地使用正则化技术来提高模型的泛化能力？

8. 面试官：分析深度神经网络中的优化算法（如Adam、RMSProp等），并讨论它们在不同场景下的适用性和局限性。

9. 面试官：思考如何设计一个自适应的深度神经网络模型结构，能够根据输入数据的特征自动调整网络结构和参数。

10. 面试官：讨论深度神经网络模型部署与优化中的硬件加速技术，以及在不同硬件平台上的优化策略。