1. 面试官：请解释生成对抗网络 (GAN) 的工作原理。

2. 面试官：如何评估生成对抗网络 (GAN) 的性能？

3. 面试官：讨论生成对抗网络 (GAN) 在图像生成方面的应用和局限性。

4. 面试官：探讨生成对抗网络 (GAN) 在文本生成方面的潜在应用和挑战。

5. 面试官：生成对抗网络 (GAN) 的训练过程中可能出现的问题有哪些，如何解决？

6. 面试官：解释生成对抗网络 (GAN) 中的生成器和判别器的作用和关系。

7. 面试官：生成对抗网络 (GAN) 与强化学习的联系和区别是什么？

8. 面试官：如何设计一个有效的生成对抗网络 (GAN) 结构？

9. 面试官：生成对抗网络 (GAN) 中的损失函数是如何设计的，有何考量？

10. 面试官：讨论生成对抗网络 (GAN) 的潜在应用领域和未来发展方向。