1. 面试官：请解释什么是生成对抗网络（GAN）？它是如何工作的？

2. 面试官：假设你需要设计一个新的机器学习算法，你会采取怎样的步骤？

3. 面试官：描述一下深度学习中的自动编码器（Autoencoder）的工作原理。

4. 面试官：如果你需要在机器学习模型中处理不平衡的数据集，你会采取什么方法？

5. 面试官：请说明支持向量机（SVM）和逻辑回归（Logistic Regression）之间的区别和适用场景。

6. 面试官：解释一下卷积神经网络（CNN）的特征提取和卷积操作的原理。

7. 面试官：你认为在机器学习中集成模型是如何发挥作用的？列举一些集成学习方法。

8. 面试官：解释一下LSTM（长短期记忆网络）在神经网络中的作用和应用。

9. 面试官：你如何评估一个机器学习模型的性能？列举一些常用的性能评估指标。

10. 面试官：描述一下 TensorFlow 和 PyTorch 之间的区别和各自的优势。