1. 面试官：解释什么是卷积神经网络（CNN），并说明它在图像处理中的应用。

2. 面试官：谈谈你对神经网络中的反向传播算法的理解，以及它在深度学习中的作用。

3. 面试官：介绍你对循环神经网络（RNN）的理解，以及它在计算机视觉中的应用案例。

4. 面试官：探讨什么是生成对抗网络（GAN），以及它在图像生成和图像增强中的潜在应用。

5. 面试官：解释卷积神经网络中的池化操作，以及它对特征提取和图像分析的影响。

6. 面试官：讨论卷积神经网络中的残差连接（ResNet）结构，以及它在解决深度网络训练中的挑战方面的贡献。

7. 面试官：探讨深度学习中的注意力机制（Attention Mechanism），并指出它在图像标注和图像生成任务中的优势和局限性。

8. 面试官：解释卷积神经网络中的批标准化（Batch Normalization）操作，以及它对模型训练过程和性能的影响。

9. 面试官：讨论卷积神经网络中的迁移学习（Transfer Learning）技术，并说明它在解决计算机视觉任务中的应用场景。

10. 面试官：探讨卷积神经网络中的卷积核可视化技术，以及它对模型解释性和理解卷积特征的帮助。