1. 面试官：请解释生成对抗网络（GAN）的工作原理及其在深度学习中的应用。

2. 面试官：生成器和判别器在生成对抗网络（GAN）中起到什么作用？它们之间是如何相互作用的？

3. 面试官：什么是GAN中的生成器损失函数与判别器损失函数？请详细解释它们的作用和优化方法。

4. 面试官：GAN中的模式坍塌问题是什么？如何避免或解决这个问题？

5. 面试官：GAN中的博弈理论如何体现？为什么生成器和判别器之间的博弈是一种零和博弈？

6. 面试官：探讨GAN中的模型均衡和收敛问题，以及目前解决这些问题的方法和技术。

7. 面试官：讨论GAN中的增强学习与模仿学习的应用，以及它们在生成器和判别器训练中的效果和影响。

8. 面试官：GAN中的样本多样性和样本质量如何进行平衡？请提出您自己的理解和解决方案。

9. 面试官：生成对抗网络（GAN）在生成图像、视频和文本方面的应用有哪些创新性的成果？请列举并详细介绍其中一个创新性的应用案例。

10. 面试官：如何评估生成对抗网络（GAN）的性能和稳定性？有哪些经典的评估标准和方法？