1. 面试官：介绍监督学习的三种常见方法，并比较它们的优缺点。

2. 面试官：解释什么是标签噪声对监督学习的影响，以及如何应对标签噪声问题。

3. 面试官：探索如何使用弱标签进行监督学习，并讨论其在计算机视觉中的应用场景。

4. 面试官：详细说明监督学习中的类别不平衡问题，并提出有效的解决方案。

5. 面试官：分享您对半监督学习与监督学习的比较和理解，以及半监督学习在计算机视觉中的应用。

6. 面试官：探讨迁移学习与监督学习的联系和区别，并提供一个复杂的实际案例进行说明。

7. 面试官：如何在监督学习中解决样本缺乏的问题，特别是在需要大规模数据训练的计算机视觉任务中。

8. 面试官：介绍集成学习在监督学习中的作用，并说明其在解决复杂计算机视觉问题时的优势。

9. 面试官：探讨多任务学习与监督学习的关联，并分享多任务学习在计算机视觉领域的应用案例。

10. 面试官：详细解释异构监督学习的概念，以及在计算机视觉中如何利用异构监督学习进行特征学习和模型训练。