1. 面试官：解释深度学习与传统机器学习的主要区别。

2. 面试官：谈谈深度学习模型中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及应对这些问题的方法。

3. 面试官：阐述反向传播算法在深度学习中的作用与重要性。

4. 面试官：说明深度学习模型中的超参数优化，以及如何选择合适的超参数。

5. 面试官：讨论深度神经网络中的正则化方法，如何防止过拟合问题。

6. 面试官：探讨深度学习在计算机视觉领域的应用，并分析其优势与局限。

7. 面试官：解释生成对抗网络 (GAN) 的工作原理和应用场景。

8. 面试官：深度学习模型中的注意力机制是什么，它在自然语言处理中的作用是什么。

9. 面试官：探讨深度学习模型在推荐系统中的应用，以及如何处理用户冷启动问题。

10. 面试官：详细介绍序列模型中的长短期记忆网络 (LSTM) 结构和其在自然语言处理中的应用。