1. 面试官：请解释卷积神经网络（CNN）的基本原理和工作流程。

2. 面试官：如何解决卷积神经网络（CNN）中的过拟合问题？

3. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的池化层有哪些类型？分别介绍它们的作用和特点。

4. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的激活函数有哪些常用的？请分别说明它们的作用和适用场景。

5. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的批归一化（Batch Normalization）是什么？它的作用是什么？

6. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的残差网络（Residual Network）是如何工作的？它有哪些优点？

7. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的反卷积操作是什么？它在图像处理中的应用场景是什么？

8. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的目标检测算法有哪些？请分别介绍它们的原理和特点。

9. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的空洞卷积（Dilated Convolution）是什么？它有什么优势？

10. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的注意力机制（Attention Mechanism）是如何应用的？它解决了什么问题？