1. 面试官：请解释反向传播算法，并说明它在深度学习中的作用。

2. 面试官：如何解决神经网络中的梯度消失和爆炸问题？请提供不同的方法。

3. 面试官：请讨论卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在深度学习中的应用和优缺点。

4. 面试官：探讨深度学习模型中的标签噪声和样本不平衡问题，并提出解决方案。

5. 面试官：请描述深度学习模型的超参数调优方法，并举例说明其影响。

6. 面试官：描述深度学习模型中的正则化技术，分析其作用和对模型的影响。

7. 面试官：讨论深度学习模型在大规模数据集上的训练技巧，包括分布式训练和数据并行化。

8. 面试官：探讨深度学习模型的自监督学习方法，并说明其在无监督任务上的应用。

9. 面试官：请讨论深度学习模型中的注意力机制，以及其在对抗性和生成模型中的应用。

10. 面试官：描述深度学习模型中的残差网络（ResNet）结构和其对模型训练的影响。