1. 面试官：请详细说明学习率调度的作用及其在模型训练中的影响。

2. 面试官：设计一个学习率自适应调度策略，能够根据模型的训练情况动态调整学习率。

3. 面试官：比较常见的学习率优化算法，如SGD、Adam、RMSprop等，分析它们之间的优缺点。

4. 面试官：探讨学习率调度在超大规模模型训练中的挑战与解决方案。

5. 面试官：基于学习率调度和批归一化的结合，讨论模型训练中的收敛速度和稳定性问题。

6. 面试官：给定一个特定的模型架构和数据集，如何选择最适合的学习率调度策略？

7. 面试官：探讨学习率调度在迁移学习和增量学习中的应用及挑战。

8. 面试官：为何在某些情况下会选择学习率热重启策略，以及它与传统学习率调度的区别和优势？

9. 面试官：解释异步学习率调度策略在分布式训练中的作用和效果。

10. 面试官：结合学习率调度策略，讨论并设计适合硬件加速器（如GPU、TPU）的模型训练优化方案。