1. 面试官：如果你要设计一个数据增强算法，你会选择哪些技术和方法，以及为什么？

2. 面试官：如何设计一个数据增强流水线，确保数据增强过程不会过度修改原始数据？

3. 面试官：探讨数据增强和预处理在图像分类问题中的作用和重要性。

4. 面试官：讨论数据增强对模型训练的影响，以及如何衡量数据增强的效果。

5. 面试官：介绍一种创新的数据增强技术，并讨论其在计算机视觉任务中的应用和效果。

6. 面试官：如何解决数据不平衡问题在数据增强和预处理中的应用？

7. 面试官：探讨在预处理阶段如何有效处理图像质量不佳的情况？

8. 面试官：讨论数据增强与迁移学习的结合应用，以及如何优化模型性能和泛化能力。

9. 面试官：论述在目标检测任务中，数据增强的设计原则和关键要点。

10. 面试官：探讨数据增强在医学图像处理中的特殊应用和挑战，以及如何解决这些挑战。