1. 面试官：如何解释神经网络的黑盒问题？

2. 面试官：谈谈神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题以及解决方法？

3. 面试官：如何解释神经网络中的自编码器以及其在无监督学习中的应用？

4. 面试官：解释递归神经网络（RNN）的工作原理，并讨论其在自然语言处理中的应用？

5. 面试官：谈谈生成对抗网络（GAN）的原理及其在图像生成中的应用？

6. 面试官：在神经网络中，参数初始化的重要性是什么？有哪些常用的参数初始化方法？

7. 面试官：解释卷积神经网络（CNN）中的池化操作及其在图像处理中的作用？

8. 面试官：谈谈神经网络中的正则化技术以及它们的作用？

9. 面试官：在神经网络中，优化器的选择对训练效果有何影响？

10. 面试官：详细解释深度神经网络中的残差连接（Residual Connection）并讨论其优势和应用场景？