1. 面试官：面试题1：请解释卷积神经网络（CNN）中的卷积操作原理，并分析其在深度学习中的作用。

2. 面试官：面试题2：提到卷积神经网络（CNN），我们经常会听到卷积层、池化层和全连接层，这三者各有什么作用和特点？

3. 面试官：面试题3：卷积神经网络（CNN）中的卷积核大小和步长大小会对网络的性能产生什么影响？请说明原因。

4. 面试官：面试题4：如何解决卷积神经网络（CNN）中的过拟合问题？请列举几种方法并进行简要描述。

5. 面试官：面试题5：卷积神经网络（CNN）中的反向传播算法是如何实现参数更新的？请简要描述其过程。

6. 面试官：面试题6：卷积神经网络（CNN）在图像识别领域有着广泛的应用，你认为它在其他领域中也能发挥作用吗？请举例说明。

7. 面试官：面试题7：卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）有哪些相似之处和不同之处？请进行比较分析。

8. 面试官：面试题8：什么是感受野（Receptive Field），它在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？

9. 面试官：面试题9：卷积神经网络（CNN）中的批量归一化（Batch Normalization）是如何影响网络训练和收敛的？

10. 面试官：面试题10：卷积神经网络（CNN）的参数量和网络深度之间是否存在某种关系？请说明理由。