1. 面试官：数据预处理与清洗在深度学习中扮演着怎样的重要角色？

2. 面试官：介绍一种常用的数据清洗方法，并说明其适用的场景。

3. 面试官：如何处理数据中的缺失值和异常值？

4. 面试官：探讨数据标准化和归一化在深度学习中的作用和意义。

5. 面试官：如何处理大规模数据的预处理与清洗？

6. 面试官：讨论数据增强技术在深度学习中的应用及其效果。

7. 面试官：介绍一种前沿的数据预处理与清洗技术，并分析其优势和局限性。

8. 面试官：如何处理具有时间序列特征的数据的预处理与清洗？

9. 面试官：探讨数据降维技术在数据预处理与清洗中的作用和原理。

10. 面试官：讨论数据预处理与清洗对深度学习模型性能的影响和重要性。