1. 面试官：介绍特征工程的重要性和作用。

2. 面试官：深度学习模型如何处理高维特征？

3. 面试官：什么是特征选择？介绍几种常见的特征选择方法。

4. 面试官：如何处理缺失值和异常值在特征工程中的影响？

5. 面试官：解释特征缩放的作用并介绍常用的特征缩放方法。

6. 面试官：介绍主成分分析（PCA）在特征工程中的应用和原理。

7. 面试官：什么是特征交叉？如何在深度学习中实现特征交叉？

8. 面试官：探讨特征工程在图像数据处理中的应用和挑战。

9. 面试官：如何处理时间序列数据中的特征工程？

10. 面试官：讨论特征工程与神经网络结构设计之间的关系和影响。