1. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 是如何解决图像识别中的平移不变性问题的？

2. 面试官：请解释卷积神经网络 (CNN) 中的池化操作，以及其在图像处理中的作用和优势。

3. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 如何通过卷积层、池化层和全连接层来实现图像识别和分类？

4. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 中的权重共享是如何帮助网络减少参数数量并提高训练效率的？

5. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 的感受野 (Receptive Field) 是什么？它对网络中的信息提取有何重要作用？

6. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 中的批标准化 (Batch Normalization) 是如何帮助网络训练和收敛的？

7. 面试官：如何理解卷积神经网络 (CNN) 中的残差连接 (Residual Connection) ？它对网络的训练和性能有何影响？

8. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 中的空洞卷积 (Dilated Convolution) 是如何扩大感受野并增加网络的感知范围的？

9. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 中的多尺度卷积 (Multi-Scale Convolution) 是如何处理不同尺度的特征信息的？

10. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 如何应对输入数据的尺度和偏移变化，以实现对图像的鲁棒性识别？