1. 面试官：介绍一种基于深度学习的图像分类算法，并分析其优缺点。

2. 面试官：如何解决图像分类中的类别不平衡问题？请举例说明解决方法。

3. 面试官：了解图像分类中的迁移学习吗？简要介绍迁移学习的原理和应用场景。

4. 面试官：请说明基于局部特征和全局特征的图像分类方法的区别及应用场景。

5. 面试官：谈谈您对图像分类中的模型解释性和可解释性的看法。

6. 面试官：介绍一种基于图像内容的相似图像搜索算法，讨论其在实际应用中的优势和局限性。

7. 面试官：您认为图像分类算法在处理大规模图像数据时可能面临的挑战是什么？如何解决这些挑战？

8. 面试官：讨论图像分类算法在面对视角、尺度、光照等因素变化时的鲁棒性问题，并给出解决方案。

9. 面试官：请解释卷积神经网络（CNN）在图像分类中的作用，并探讨其发展趋势。

10. 面试官：探讨图像分类算法的未来发展方向，对未来图像分类技术的发展有何展望？