1. 面试官：解释卷积神经网络 (CNN) 的反向传播算法。

2. 面试官：设计一个用于图像分类的卷积神经网络结构，并解释其每个层的作用和参数设置。

3. 面试官：如何解决卷积神经网络 (CNN) 中的过拟合问题？

4. 面试官：详细说明卷积神经网络 (CNN) 中的池化操作及其作用。

5. 面试官：探讨卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉领域的应用，并介绍其中的成功案例。

6. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 中的梯度消失问题是如何产生的？如何解决？

7. 面试官：分析卷积神经网络 (CNN) 对输入图像的特征提取过程，以及其在特征层面的作用。

8. 面试官：卷积神经网络 (CNN) 在自然语言处理领域的应用有哪些？并解释其适用性和效果。

9. 面试官：讨论卷积神经网络 (CNN) 与循环神经网络 (RNN) 在序列数据处理中的优缺点，并给出应用场景。

10. 面试官：创新思考：探索卷积神经网络 (CNN) 在跨领域知识融合中的应用，提出可能的方案和挑战。