1. 面试官：使用纯文字和数学公式解释梯度下降算法与反向传播。

2. 面试官：解释梯度消失和梯度爆炸问题在反向传播中的影响，并提出解决方案。

3. 面试官：探讨梯度下降算法与反向传播在神经网络训练中的局部最优解和全局最优解问题。

4. 面试官：比较梯度下降算法的批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）的优缺点。

5. 面试官：使用实例解释梯度下降算法与反向传播在卷积神经网络（CNN）中的应用。

6. 面试官：探索自适应学习率算法（如Adam优化算法）与传统梯度下降算法的不同之处及应用场景。

7. 面试官：讨论梯度下降算法与反向传播在循环神经网络（RNN）中的特殊挑战和应对方法。

8. 面试官：解释反向传播中的误差反向传播原理，并探讨其在神经网络训练中的作用。

9. 面试官：探讨稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）中梯度下降算法与反向传播的特殊应用和优化方法。

10. 面试官：讨论梯度下降算法与反向传播在深度强化学习中的应用和挑战。