1. 面试官：介绍一下Adam优化算法的工作原理。

2. 面试官：详细解释随机梯度下降算法 (SGD)。

3. 面试官：比较Adam优化算法和RMSprop优化算法的异同。

4. 面试官：解释梯度下降算法中的学习率衰减。

5. 面试官：如何选择合适的优化算法来训练深度学习模型？

6. 面试官：探讨优化算法在卷积神经网络中的应用。

7. 面试官：讨论优化算法在循环神经网络中的挑战和改进方向。

8. 面试官：分析优化算法在对抗性学习中的作用和局限性。

9. 面试官：探究深度学习框架中的自定义优化算法实现原理。

10. 面试官：思考优化算法与自监督学习的关联和影响。