1. 面试官：通过对计算机视觉中的图像分类问题进行分析，阐述卷积神经网络（CNN）模型的设计原理和优化策略。

2. 面试官：在训练大规模的深度学习模型时，如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？提供详细的解决方案和算法优化。

3. 面试官：针对图像超分辨率重建问题，介绍基于深度学习的生成对抗网络（GAN）模型在图像重建中的应用原理和技术挑战。

4. 面试官：探讨在计算机视觉任务中，如何利用强化学习（RL）算法进行智能决策和自主学习，结合实际案例详细阐述。

5. 面试官：深度学习模型训练中的数据增强技术对模型性能的影响和优化原则是怎样的？举例说明数据增强在图像分类任务中的效果。

6. 面试官：为了提高目标检测模型的效果，训练数据集中的样本均衡性如何调整和优化？给出解决方案并评估效果。

7. 面试官：探讨现有深度学习模型训练过程中的“标签噪声”问题，提出解决方案并说明方法的有效性。

8. 面试官：如何应对超大规模图像数据集的训练问题，包括模型并行和数据并行的优化策略？

9. 面试官：介绍利用迁移学习在计算机视觉任务中提高模型泛化性能的方法，包括迁移学习策略和案例分析。

10. 面试官：探讨在图像语义分割任务中，如何结合卷积神经网络和注意力机制（Attention）实现像素级别的语义分割，详细解释设计思路和技术挑战。