1. 面试官：请解释什么是神经网络中的反向传播算法，并说明其原理。

2. 面试官：你能描述一下卷积神经网络（CNN）是如何处理图像数据的吗？

3. 面试官：如果要解释LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络的工作原理，你会怎么描述？

4. 面试官：谈谈神经网络中的梯度消失问题以及可能的解决方法。

5. 面试官：如果你要设计一个深度神经网络，你会关注哪些方面以确保模型的有效性和稳定性？

6. 面试官：解释一下神经网络中的批量归一化（Batch Normalization）方法，以及它对训练过程的影响。

7. 面试官：你认为在神经网络中使用正则化（Regularization）技术有什么好处？

8. 面试官：如果你要从头开始设计一个深度神经网络架构，你会从哪些方面考虑和优化？

9. 面试官：对于神经网络中的优化器（Optimizer），你有什么独特的见解或经验分享吗？

10. 面试官：请谈谈对自动编码器（Autoencoder）神经网络的理解和应用场景。