1. 面试官：探讨交叉熵损失函数的信息熵和交叉熵之间的数学关系。

2. 面试官：解释为什么交叉熵损失函数在分类任务中比均方差损失函数更有效。

3. 面试官：在神经网络中使用交叉熵损失函数时，如何避免过拟合问题？

4. 面试官：比较交叉熵损失函数与均方差损失函数在反向传播算法中的表现和性能。

5. 面试官：分析交叉熵损失函数的数学推导和公式推导过程。

6. 面试官：探讨在深度学习模型中选择交叉熵损失函数的优势和劣势。

7. 面试官：推导均方差损失函数的梯度下降公式，并解释其在训练过程中的作用。

8. 面试官：讨论均方差损失函数在回归任务中的适用性和局限性。

9. 面试官：为什么交叉熵损失函数更适合处理分类任务，而不适合处理回归任务？

10. 面试官：探讨损失函数设计中的交叉熵损失函数和均方差损失函数，并分析它们在不同任务中的适用性和特点。