1. 面试官：如果你需要设计一个图像识别模型，你会如何选择合适的神经网络架构？请详细说明你的选择理由。

2. 面试官：如何使用卷积神经网络实现图像的分类和定位？请介绍你的方法，并说明其在实际应用中的优势与局限性。

3. 面试官：在图像识别领域，如何解决图像数据稀疏性带来的挑战？请提出一种创新的解决方案，并评价其适用性。

4. 面试官：图像识别中存在的数据标注难题如何解决？请给出一个创意性的数据标注方法，并讨论其在实际应用中的效果。

5. 面试官：深度学习在图像识别中的优化方法包括哪些？请列举并比较不同的优化技术，并说明其适用场景。

6. 面试官：如何提高图像识别模型的鲁棒性和泛化能力？请描述你的方法，并讨论其在应对复杂场景中的有效性。

7. 面试官：讨论图像识别模型在处理复杂背景下的性能挑战，并提出一种创新的解决方案。

8. 面试官：现实世界中的图像识别任务可能受到光照、遮挡等因素的影响，你会如何应对这些干扰？请提出一种有效的干扰鲁棒性处理方案。

9. 面试官：图像识别模型的可解释性对于实际应用的重要性是怎样的？请阐述你的观点并提出一种可解释性强的图像识别模型设计方案。

10. 面试官：在图像识别与分类中，如何应对小样本学习的挑战？请给出一种创新的小样本学习方法，并评价其在实际应用中的效果。