1. 面试官：探讨卷积神经网络如何在图像识别中处理尺度不变性和平移不变性？

2. 面试官：解释卷积神经网络中的池化操作的作用和原理。

3. 面试官：讨论卷积神经网络如何解决过拟合问题，并提出针对过拟合的几种处理方法。

4. 面试官：分析卷积神经网络中的滑动窗口（sliding window）操作原理及其在物体检测中的应用。

5. 面试官：探讨卷积神经网络中的反向传播算法，并说明其在模型训练中的作用。

6. 面试官：提出一种创新的卷积神经网络结构设计，探讨其对图像识别任务的优势和特点。

7. 面试官：深入分析卷积神经网络中的卷积层、池化层和全连接层的作用和区别。

8. 面试官：探讨卷积神经网络中卷积核（kernel）的选择对模型性能的影响，并提出相应的优化建议。

9. 面试官：解释卷积神经网络中的批量归一化（Batch Normalization）操作，并说明其对模型训练稳定性和收敛速度的影响。

10. 面试官：讨论卷积神经网络如何处理多通道输入数据，并分析多通道输入对模型性能的影响。