1. 面试官：请解释什么是卷积神经网络（CNN）中的“卷积”操作？

2. 面试官：讨论一下卷积神经网络（CNN）中的池化操作的作用和优势。

3. 面试官：如何设计一个能够自动检测图像中特定目标的卷积神经网络（CNN）？

4. 面试官：探讨在卷积神经网络（CNN）中使用 Batch Normalization 的原理和效果。

5. 面试官：讨论卷积神经网络（CNN）中的残差连接（ResNet）的核心思想和作用。

6. 面试官：如果输入图像的大小发生变化，卷积神经网络（CNN）中的池化操作如何适应和处理？

7. 面试官：在卷积神经网络（CNN）中，如何处理输入数据中的噪声和扭曲？

8. 面试官：探讨在卷积神经网络（CNN）中使用学习率衰减的原理和技巧。

9. 面试官：解释什么是图像分割，以及卷积神经网络（CNN）在图像分割中的应用。

10. 面试官：在卷积神经网络（CNN）中，如何处理图像中的边缘和纹理特征？