1. 面试官：探讨在深度学习框架中使用Dropout正则化方法的优势和局限性。

2. 面试官：描述L1正则化和L2正则化的原理，并比较它们在深度学习框架中的应用。

3. 面试官：如果你需要为特定的深度学习模型选择合适的正则化方法，你会考虑哪些因素？

4. 面试官：探讨使用Dropout正则化方法时如何调整概率参数，以优化模型性能。

5. 面试官：使用举例说明，在实际项目中如何利用正则化方法解决深度学习模型的过拟合问题。

6. 面试官：介绍深度学习框架中的正则化方法如何与其他优化技术（如批量归一化）结合，以提高模型的训练效果。

7. 面试官：探讨在深度学习模型中同时使用多种正则化方法可能产生的效果和挑战。

8. 面试官：如果一个深度学习模型经过正则化后仍然存在过拟合现象，你会采取怎样的策略来改进模型性能？

9. 面试官：讨论正则化方法对深度学习模型训练速度和收敛性的影响，以及可能的解决方案。

10. 面试官：如何解释正则化方法在深度学习模型中起到的“简化模型”和“减少泛化误差”两方面作用？