1. 面试官：详细解释什么是超参数（Hyperparameter）？

2. 面试官：介绍一种超参数调优的自动化方法。

3. 面试官：讨论超参数对机器学习模型性能的影响。

4. 面试官：如何选择适当的超参数范围进行调优？

5. 面试官：解释网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）在超参数调优中的差异。

6. 面试官：探讨超参数优化算法中的贝叶斯优化方法。

7. 面试官：讨论超参数调整时的资源与时间成本。

8. 面试官：如何处理超参数调优中的过拟合和欠拟合问题？

9. 面试官：描述超参数调优与模型正则化之间的关系。

10. 面试官：分析超参数调优在深度学习模型中的挑战与应用。