1. 面试官：介绍迁移学习的定义和基本原理。

2. 面试官：解释迁移学习在深度学习框架中的作用和意义。

3. 面试官：探讨迁移学习在图像识别领域的应用，并举例说明。

4. 面试官：分析迁移学习在自然语言处理任务中的优势和挑战。

5. 面试官：比较常见的迁移学习方法，如领域自适应、多任务学习等，以及它们的适用场景和局限性。

6. 面试官：设计一个基于迁移学习的深度学习模型，用于解决实际问题，并描述解决方案的步骤和思路。

7. 面试官：探讨迁移学习在自动驾驶技术中的应用，以及相关的挑战和解决方案。

8. 面试官：了解迁移学习的最新研究进展，并分享一篇相关论文的核心内容和创新之处。

9. 面试官：如何在迁移学习中权衡目标任务和源任务，以实现更好的性能提升？

10. 面试官：探讨迁移学习在医学影像诊断中的潜在应用，以及面临的技术挑战和未来发展方向。