1. 面试官：介绍并比较深度学习中的递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点和应用场景。

2. 面试官：探讨深度学习中的迁移学习（Transfer Learning），包括其优势、应用案例和实际挑战。

3. 面试官：解释生成对抗网络（GAN）的工作原理，并讨论其在图像生成、风格迁移等领域的应用。

4. 面试官：描述深度学习中的自监督学习（Self-Supervised Learning），并阐述其与监督学习和无监督学习的区别。

5. 面试官：探讨LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）在序列建模和语言处理中的比较和优缺点。

6. 面试官：探索深度学习中的强化学习（Reinforcement Learning），包括其基本原理、应用场景以及可能遇到的训练困难。

7. 面试官：如何处理深度学习模型中的过拟合问题？请介绍并分析常用的解决方法。

8. 面试官：分析深度学习模型中的梯度消失和梯度爆炸问题，讨论对策和优化方法。

9. 面试官：介绍深度学习中的模型压缩（Model Compression）技术，包括剪枝、量化、蒸馏等方法及其效果评估。

10. 面试官：讨论深度学习模型的可解释性问题，包括黑盒模型的解释困难、可解释性技术及应用场景。