1. 面试官：讲解随机梯度下降算法（SGD）的原理及其应用场景。

2. 面试官：介绍动量优化（Momentum）算法的原理，并说明其与常规梯度下降的区别。

3. 面试官：请详细说明自适应学习率算法（Adaptive Learning Rate）的工作原理以及其优点和缺点。

4. 面试官：探讨如何使用学习率衰减技术（Learning Rate Decay）来优化梯度下降算法的性能。

5. 面试官：解释Nesterov加速梯度算法的工作原理，并讨论其在梯度下降优化中的作用。

6. 面试官：详细说明如何结合L1和L2正则化来优化梯度下降算法，以防止过拟合问题。

7. 面试官：分析随机梯度下降算法（SGD）与批量梯度下降算法（Batch GD）在训练速度和收敛性上的优缺点。

8. 面试官：探讨如何使用指数加权移动平均（Exponential Moving Average）来改进梯度下降算法的性能。

9. 面试官：讲解随机梯度下降算法（SGD）中的Mini-batch梯度下降的原理，并说明其在深度学习中的应用。

10. 面试官：详细说明带动量的随机梯度下降算法（SGD with Momentum）的工作原理以及其优势。