1. 面试官：介绍卷积神经网络的工作原理和应用场景。

2. 面试官：解释卷积神经网络中的池化操作及其作用。

3. 面试官：探讨卷积神经网络在图像识别中的优势和局限性。

4. 面试官：讨论卷积神经网络在自然语言处理任务中的应用，并针对其挑战进行分析。

5. 面试官：探究卷积神经网络与循环神经网络的异同以及各自适用的场景。

6. 面试官：分析卷积神经网络中的参数共享机制，并说明其对模型的影响。

7. 面试官：设计一个多层卷积神经网络架构，解释每一层的作用和意义。

8. 面试官：讨论卷积神经网络在视频分析领域的应用，包括动作识别、视频内容理解等方面。

9. 面试官：探讨卷积神经网络的迁移学习和微调方法，并说明其在实际任务中的应用。

10. 面试官：挑战性题：提出一种新的卷积神经网络结构或改进方案，阐述其原理和优势。