1. 面试官：如何利用生成对抗网络（GAN）创建高质量的图片数据集？

2. 面试官：在数据预处理过程中，如何处理图像数据中的噪声和失真？

3. 面试官：介绍一种有效的数据增强技术，用于增加训练数据的多样性和数量。

4. 面试官：如何利用迁移学习，在小样本数据集上进行有效的模型训练？

5. 面试官：解释数据标注的重要性，并提出一种自动化数据标注的方法。

6. 面试官：如何处理图像数据中的类别不平衡问题，以提高模型的性能？

7. 面试官：设计一种算法，用于自动检测和修复图像数据中的缺失部分。

8. 面试官：解释卷积神经网络（CNN）中的感受野概念，并说明其在数据集准备和预处理中的作用。

9. 面试官：在面对大规模图像数据集时，如何高效地进行数据加载和批处理？

10. 面试官：介绍一种创新的方法，用于检测和清除图像数据中的混合噪声。