1. 面试官：请解释生成对抗网络 (GAN) 的工作原理。

2. 面试官：在生成对抗网络 (GAN) 中，生成器和判别器的作用分别是什么？

3. 面试官：谈谈生成对抗网络 (GAN) 中的模式坍缩问题及解决方法。

4. 面试官：如何评价生成对抗网络 (GAN) 的训练稳定性？

5. 面试官：探讨生成对抗网络 (GAN) 在图像生成领域的应用。

6. 面试官：请描述生成对抗网络 (GAN) 中的损失函数和优化算法。

7. 面试官：生成对抗网络 (GAN) 中的梯度消失和梯度爆炸问题如何处理？

8. 面试官：有哪些改进或变种的生成对抗网络 (GAN) 模型？

9. 面试官：生成对抗网络 (GAN) 和强化学习的关联和区别是什么？

10. 面试官：介绍一些生成对抗网络 (GAN) 的成功应用案例。