1. 面试官：如何解释神经网络中的“梯度消失”问题？

2. 面试官：探讨神经网络中的权重初始化方法及其影响。

3. 面试官：什么是反向传播算法，它在神经网络训练中起到什么作用？

4. 面试官：讨论神经网络中的激活函数，以及相应的使用场景和优缺点。

5. 面试官：详细解释Dropout（随机失活）在神经网络中的应用和原理。

6. 面试官：神经网络中的Batch Normalization（批标准化）是如何工作的？它的优势和劣势是什么？

7. 面试官：探讨神经网络中的卷积操作，以及在图片识别中的应用。

8. 面试官：深度神经网络中的梯度下降算法存在哪些问题？如何解决？

9. 面试官：如何使用循环神经网络（RNN）实现时间序列预测？应该注意哪些问题？

10. 面试官：探讨神经网络中的优化器算法，如Adam、RMSprop等，以及它们的应用场景和比较优势。