1. 面试官：请解释损失函数与优化算法在神经网络训练中的作用和意义。

2. 面试官：假设你使用的损失函数出现了梯度消失或梯度爆炸问题，你会采取什么样的优化算法来解决这个问题？为什么？

3. 面试官：如果你需要在神经网络训练中引入L1正则化，会如何调整优化算法的参数？请详细解释。

4. 面试官：以自己的理解，描述一种基于梯度的优化算法，并指出它相较于传统优化算法的特点和优势。

5. 面试官：如果损失函数出现局部极小值问题，你会采取怎样的策略来避免陷入局部极小值。请说明你的思路，并说明为何这样的策略有效。

6. 面试官：请列举并比较至少三种常用的优化算法，并说明它们之间的优缺点和适用场景。

7. 面试官：你认为在训练深度学习模型时，选择合适的损失函数比选择合适的优化算法更重要吗？为什么？

8. 面试官：如果你在训练神经网络时发现损失函数在开始阶段下降很快，但后期收敛缓慢，你会如何调整优化算法的学习率？请给出你的思路和理由。

9. 面试官：假设你的神经网络模型存在梯度爆炸问题，你会采取怎样的优化算法调整来解决这个问题？并解释你的选择。

10. 面试官：请解释拟牛顿法优化算法的工作原理，并说明它相较于梯度下降算法的优势和劣势。