1. 面试官：请解释卷积神经网络（CNN）的工作原理。

2. 面试官：讨论卷积神经网络中的池化操作及其作用。

3. 面试官：什么是残差网络（ResNet）？它解决了什么问题？

4. 面试官：提出一种新颖的图像分类算法，并解释其原理。

5. 面试官：讨论迁移学习在图像分类中的应用及优势。

6. 面试官：介绍一种基于深度学习的图像分割算法，并说明其实现原理。

7. 面试官：分析卷积神经网络中的反卷积和上采样操作。

8. 面试官：探讨图像分类中的特征选择和特征提取方法，并比较它们的优势和劣势。

9. 面试官：描述神经网络中的正则化方法，并分析其在图像分类中的作用。

10. 面试官：讨论图像分类算法的鲁棒性和泛化能力，以及如何改进算法以提升鲁棒性和泛化能力。