1. 面试官：请解释深度学习模型中的梯度消失问题，并提出解决方案。

2. 面试官：以简明扼要的方式解释反向传播算法，并说明其在深度学习中的重要性。

3. 面试官：介绍常用的激活函数，并比较它们的优缺点。

4. 面试官：解释卷积神经网络中的池化操作的作用和意义，并说明池化操作对图像特征的影响。

5. 面试官：描述深度学习中的正则化方法，包括L1正则化和L2正则化，并说明它们在模型训练中的作用。

6. 面试官：请说明卷积操作与全连接操作在深度学习模型中的差异，并比较它们的应用场景和效果。

7. 面试官：介绍循环神经网络（RNN）及其在自然语言处理领域的应用，同时解释RNN中的梯度消失问题及解决方案。

8. 面试官：什么是迁移学习（Transfer Learning）？请描述迁移学习在深度学习中的优势和应用场景。

9. 面试官：描述生成对抗网络（GAN）的工作原理，并说明GAN在图像生成和生成模型中的应用。

10. 面试官：解释序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型，并说明它在机器翻译和自然语言处理中的作用和局限性。