1. 面试官：请解释如何利用混淆矩阵来评估深度学习模型的性能。

2. 面试官：如何利用梯度下降算法来优化深度学习模型的损失函数？

3. 面试官：请说明交叉验证在模型评估中的作用以及其优缺点。

4. 面试官：什么是模型正则化，有哪些常用的模型正则化方法？

5. 面试官：请解释模型的偏差与方差之间的权衡关系，并如何在深度学习中处理这种权衡？

6. 面试官：为什么深度学习模型会出现过拟合的问题？有哪些方法可以用来减轻过拟合？

7. 面试官：如何利用自动超参数调优算法来优化深度学习模型的性能？

8. 面试官：请解释模型鲁棒性及其在深度学习中的重要性。

9. 面试官：在深度学习模型中，如何处理样本不平衡的问题？

10. 面试官：请说明深度学习模型中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及相应的解决方法。