1. 面试官：基于生成对抗网络（GAN），如何进行图像识别模型训练与优化？

2. 面试官：探讨如何在图像识别模型中使用迁移学习进行优化，并举例说明迁移学习的效果？

3. 面试官：深度神经网络中的梯度消失问题如何影响图像识别模型的训练，以及如何通过优化方法解决这一问题？

4. 面试官：讨论卷积神经网络（CNN）模型在图像识别中的作用，并比较不同的优化方法对CNN模型性能的影响？

5. 面试官：如何在图像识别模型中使用对抗训练（Adversarial Training）方法来提高模型的鲁棒性和准确性？

6. 面试官：介绍图像分割模型的训练与优化策略，以及常见的图像分割模型优化方法？

7. 面试官：探讨图像生成模型（如生成对抗网络 GAN）在图像识别中的应用领域和优化方向？

8. 面试官：阐述模型蒸馏（Model Distillation）方法在图像识别模型中的作用和优势，并说明模型蒸馏与其他优化方法的比较？

9. 面试官：介绍图像增强技术在图像识别模型训练中的作用，并探讨不同的图像增强方法对模型性能的影响？

10. 面试官：讨论如何针对小样本数据集进行图像识别模型的训练与优化，以及关于小样本学习的优化策略和方法？