1. 面试官：通过解析反向传播算法的数学原理，阐述其在神经网络训练中的作用和重要性。

2. 面试官：探讨反向传播算法在深层神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，提出有效的解决方案。

3. 面试官：比较自动微分和数值微分的优缺点，分析在模型训练中选择合适的微分方法的重要性。

4. 面试官：针对反向传播算法的计算效率问题，提出改进算法或优化策略，以加速模型训练过程。

5. 面试官：结合实际案例或应用场景，解释反向传播算法在模型优化中的局限性，并探讨改进算法的可能方向。

6. 面试官：就反向传播算法的数学推导进行详细分析，探讨其中的数学难点和挑战，以及解决这些难点的方法。

7. 面试官：提出一种创新的梯度更新算法，以改进传统的反向传播算法，在实验评估中展现其性能和效果。

8. 面试官：探讨反向传播算法在非监督学习和强化学习等非传统模型中的适用性与局限性，并提出相应的适应策略。

9. 面试官：分析并解释反向传播算法在卷积神经网络（CNN）中的应用特点和优势，展示其在图像识别和处理中的重要作用。

10. 面试官：基于反向传播算法和自动微分的理论基础，设计一种面向非线性模型的梯度下降算法，并进行数学推导和实验验证。