1. 面试官：假设您正在开发一个计算机视觉模型，如何解决图像识别中的遮挡和噪声问题？

2. 面试官：介绍一种基于深度学习的图像分割算法，并说明其优缺点及应用领域？

3. 面试官：如何利用卷积神经网络（CNN）实现图像风格转换？具体讲解其原理以及相关技术？

4. 面试官：在图像识别中，如何利用卷积神经网络检测图像中的物体边界？

5. 面试官：解释卷积神经网络（CNN）中的池化操作，并说明其在图像识别中的作用与优势？

6. 面试官：讲解卷积神经网络（CNN）中的批量归一化（Batch Normalization）原理及其在图像识别中的效果？

7. 面试官：探讨图像识别中的迁移学习（Transfer Learning），并分析其适用场景和优势？

8. 面试官：如何构建一个用于图像识别的端到端深度学习模型？哪些是需要考虑的关键因素？

9. 面试官：在图像识别任务中，如何评价一个深度学习模型的性能和准确性？

10. 面试官：讲解图像识别中的卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的结合应用和优势？