1. 面试官：如果你要向一个完全不懂技术的人解释什么是卷积神经网络，你会如何描述？

2. 面试官：在卷积神经网络中，卷积操作与全连接操作有何区别？它们各自在什么场景下应用？

3. 面试官：卷积神经网络中的池化操作有什么作用？为什么要在卷积层后使用池化层？

4. 面试官：在训练卷积神经网络时，你是如何选择损失函数和优化器的？为什么选择这些损失函数和优化器？

5. 面试官：卷积神经网络在图像识别任务中的应用非常广泛，你能举例说明其他领域中卷积神经网络的应用吗？

6. 面试官：卷积神经网络中的残差连接（Residual Connection）是什么？它对深度学习模型有什么重要作用？

7. 面试官：在训练卷积神经网络时，你会如何处理数据增强（Data Augmentation）？为什么要使用数据增强技术？

8. 面试官：卷积神经网络中的反卷积层（Deconvolutional Layer）是如何工作的？它在哪些任务中起到重要作用？

9. 面试官：卷积神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）是如何实现的？它如何改进卷积神经网络的性能？

10. 面试官：卷积神经网络的模型压缩技术有哪些？可以详细描述其中一种模型压缩技术的原理和应用场景吗？