1. 面试官：介绍一种基于生成对抗网络 (GAN) 的数据增强技术。

2. 面试官：解释如何使用自监督学习技术进行数据增强。

3. 面试官：探讨在深度学习中如何利用随机扰动的方法进行数据增强。

4. 面试官：详细说明如何利用模型集成思想进行数据增强。

5. 面试官：讨论数据增强技术在小样本学习中的应用挑战及解决方案。

6. 面试官：探索图像风格迁移技术在数据增强中的应用。

7. 面试官：分析数据增强技术对模型鲁棒性提升的影响机制。

8. 面试官：阐述如何利用生成式对抗网络 (GAN) 中的生成模型进行数据合成。

9. 面试官：讨论数据增强技术在语言模型预训练中的作用和影响。

10. 面试官：探讨数据增强技术与迁移学习的关系及应用场景。