1. 面试官：介绍一下卷积神经网络（CNN）的基本原理和结构。

2. 面试官：探讨CNN中的池化操作的作用和其在网络中的位置。

3. 面试官：描述一下ResNet（深度残差网络）的结构和工作原理。

4. 面试官：阐述一下卷积神经网络中的Dropout（随机失活）操作的原理及其作用。

5. 面试官：分析卷积神经网络中的批标准化（Batch Normalization）的优势和原理。

6. 面试官：探讨卷积神经网络中的目标检测算法（例如YOLO、SSD）的工作原理和特点。

7. 面试官：详细介绍一下卷积神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）及其应用。

8. 面试官：分析生成对抗网络（GAN）的机制和其在图像生成和处理中的应用。

9. 面试官：描述双流卷积神经网络（Two-Stream Convolutional Network）在视频动作识别中的应用。

10. 面试官：阐述卷积神经网络在迁移学习（Transfer Learning）中的优势和原理。