在深度学习答辩中，你可能会遇到以下问题：

神经网络基础

什么是神经网络？它如何模拟人脑的工作方式？

什么是多层感知机（MLP）？它的结构是怎样的？

什么是反向传播算法？它在训练神经网络中的作用是什么？

激活函数

什么是激活函数？常见的激活函数有哪些？它们的作用是什么？

为什么在神经网络中引入非线性？如何克服梯度消失和梯度爆炸问题？

优化算法

常见的优化算法有哪些？如SGD、momentum、rmsprop、Adam等，它们的区别和联系是什么？

正则化与优化

什么是欠拟合和过拟合？如何解决这些问题？

什么是Dropout？它在训练神经网络中的作用是什么？

什么是权重衰减（L2正则化）？如何应用？

卷积神经网络（CNN）

什么是卷积？它在图像处理中的含义是什么？

卷积层和全连接层有什么区别？

什么是池化层？它的作用是什么？

Inception块系列的作用是什么？

训练与推理

什么是端到端训练？它的优点是什么？

什么是批量归一化（BN）？它在训练中的作用是什么？

模型评估与部署

什么是损失函数？常见的损失函数有哪些？它们的作用是什么？

如何评估一个深度学习模型的性能？

什么是非极大值抑制（NMS）？它在目标检测中的作用是什么？

深度学习应用

深度学习可以解决哪些问题？请举例说明。

深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用有哪些？

框架与工具

常见的深度学习框架有哪些？如TensorFlow、PyTorch等，它们的特点是什么？

如何选择合适的深度学习框架？

其他

请谈谈你对深度学习未来发展的看法。

你有没有参与过实际项目？请分享你的经验和教训。

准备这些问题的答案时，建议结合具体的项目经验、理论知识以及最新的研究进展。这样不仅能够更好地展示你的专业能力，还能使答辩过程更加流畅和自信。