1. 面试官：介绍卷积神经网络 (CNN) 是如何实现特征提取和分类的？

2. 面试官：详细解释神经网络中的反向传播算法，并说明其在训练过程中的作用？

3. 面试官：谈谈卷积神经网络中的池化操作，以及其在图像处理中的作用和优势？

4. 面试官：讨论如何解决神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题？

5. 面试官：探讨卷积神经网络中的目标检测算法，如何实现目标定位和分类？

6. 面试官：解释卷积神经网络中的残差网络 (ResNet) 结构及其在图像分类中的应用？

7. 面试官：探讨卷积神经网络中的生成对抗网络 (GAN) 及其在图像生成和图像增强中的应用？

8. 面试官：详细介绍卷积神经网络中的批量归一化 (Batch Normalization) 操作及其在训练过程中的作用？

9. 面试官：讨论卷积神经网络中的迁移学习 (Transfer Learning) 及其在图像识别领域的应用？

10. 面试官：解释卷积神经网络中的注意力机制 (Attention Mechanism) 及其在图像分类中的作用和优势？