1. 面试官：请解释一维、二维和三维卷积在神经网络中的应用和区别。

2. 面试官：如果要设计一个全连接神经网络，如何确定网络的深度和宽度？请举例说明。

3. 面试官：在神经网络中，权重初始化的方法有哪些，它们各自的优缺点是什么？

4. 面试官：探讨神经网络优化算法中的梯度下降和随机梯度下降的区别和适用场景。

5. 面试官：解释卷积层和池化层在卷积神经网络中的作用和原理。

6. 面试官：如何解决神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题？请给出具体的解决方案。

7. 面试官：探讨深度学习中的归一化方法，如批量归一化和层归一化，它们的原理和应用场景是什么？

8. 面试官：如何用深度学习解决图像识别中的过拟合问题？

9. 面试官：在神经网络中，具体描述一种梯度裁剪的方法及其作用。

10. 面试官：详细解释循环神经网络（RNN）中的长短期记忆（LSTM）结构和其对序列数据的建模能力。