1. 面试官：请解释什么是降维，以及在深度学习中为什么降维是重要的？

2. 面试官：请介绍降维方法中的主成分分析（PCA），并阐述其优缺点及应用场景。

3. 面试官：阐述自编码器（Autoencoder）在降维中的作用和原理，并与其他降维方法进行比较。

4. 面试官：如何利用降维技术来处理高维数据？请详细解释其步骤和流程。

5. 面试官：在降维过程中，如何确定保留的主要特征或成分？是否存在自动确定的方法？

6. 面试官：讨论降维在图像处理中的应用，以及如何保持图像的重要特征和信息。

7. 面试官：详细介绍流形学习（Manifold Learning）在降维中的原理和算法，及其与传统降维方法的区别。

8. 面试官：解释 t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）降维算法的原理和优势，以及在实际应用中的注意事项。

9. 面试官：探讨降维技术在自监督学习中的挑战和创新，以及未来的发展方向。

10. 面试官：在深度学习模型中，如何结合降维技术和特征提取，以优化模型的性能和效率？