1. 面试官：介绍一种损失函数设计方法，并解释其优点和缺点。

2. 面试官：探讨损失函数设计如何影响模型的收敛速度和稳定性。

3. 面试官：如何设计针对特定任务的损失函数，以提高模型的性能？

4. 面试官：解释交叉熵损失函数的数学原理，并说明其在深度学习中的作用。

5. 面试官：讨论如何通过损失函数优化来处理样本不平衡的问题。

6. 面试官：探讨损失函数设计在多任务学习中的应用和挑战。

7. 面试官：介绍一种创新的损失函数设计策略，并说明其在实际场景中的应用价值。

8. 面试官：讨论如何解决损失函数设计中的梯度爆炸和梯度消失问题。

9. 面试官：探索损失函数设计对模型泛化能力的影响，并提出改进策略。

10. 面试官：如何设计损失函数来处理具有噪声或异常值的数据集？