1. 面试官：介绍一种创新的自编码器训练方法，并解释其工作原理。

2. 面试官：探讨自编码器的训练过程中可能遇到的梯度消失问题，并提出解决方案。

3. 面试官：讨论如何使用对抗性生成网络(Generative Adversarial Networks, GANs)来优化自编码器的训练过程。

4. 面试官：解释如何在自编码器的训练中使用重构误差和正则化项来优化模型的性能。

5. 面试官：思考如何利用强化学习(Reinforcement Learning)来改进自编码器的训练策略。

6. 面试官：探讨自编码器训练中可能出现的过拟合问题，并提出针对性的解决方案。

7. 面试官：介绍一种基于神经网络结构的变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)训练方法，并讨论其优势和局限性。

8. 面试官：分析在大规模数据集上训练自编码器时可能出现的计算资源需求过高问题，并提出相应的解决方案。

9. 面试官：思考如何利用元学习(Meta Learning)方法来改进自编码器的训练效果。

10. 面试官：探讨自编码器训练过程中的超参数调优策略，包括学习率调整、批量大小优化等方面。