1. 面试官：描述卷积神经网络 (CNN) 的工作原理和结构。

2. 面试官：解释卷积神经网络 (CNN) 中的卷积操作是如何工作的。

3. 面试官：讨论卷积神经网络 (CNN) 模型中的池化操作的作用和优势。

4. 面试官：说明卷积神经网络 (CNN) 中的激活函数的作用和种类。

5. 面试官：探讨卷积神经网络 (CNN) 中的权重共享是如何实现的，以及它的影响。

6. 面试官：分析卷积神经网络 (CNN) 在图像分类和识别中的局限性和挑战。

7. 面试官：比较卷积神经网络 (CNN) 和传统的图像分类算法，探讨它们之间的优势和劣势。

8. 面试官：探讨卷积神经网络 (CNN) 中的数据增强技术，以及在训练过程中的作用和效果。

9. 面试官：对卷积神经网络 (CNN) 中的批标准化 (Batch Normalization) 进行详细解释，并讨论其在模型训练中的重要性。

10. 面试官：描述卷积神经网络 (CNN) 中的残差网络 (ResNet) 架构，并解释其相对于传统 CNN 模型的优势。