1. 面试官：如果你要用简单的语言解释卷积神经网络是如何工作的，你会怎么说？

2. 面试官：你认为卷积神经网络在计算机视觉中的应用有哪些局限性？

3. 面试官：如何解释卷积操作在卷积神经网络中的作用？

4. 面试官：假设你需要设计一个卷积神经网络模型来识别不同品种的狗，你会采取什么样的网络结构和训练策略？

5. 面试官：请详细解释卷积神经网络中的池化操作如何有助于特征提取和降维？

6. 面试官：在卷积神经网络中，你认为什么类型的激活函数最适合用于隐藏层？为什么？

7. 面试官：卷积神经网络是如何处理多通道输入和输出的？

8. 面试官：在训练卷积神经网络时，你会如何处理数据不平衡的问题？

9. 面试官：卷积神经网络中的权值共享是如何帮助模型提取特征的？

10. 面试官：如果你需要解释卷积神经网络模型的参数量是如何计算的，你会采用怎样的方式详细解释？