1. 面试官：卷积神经网络中的卷积层是如何实现特征提取的？

2. 面试官：池化层的作用是什么？它是如何影响卷积神经网络的性能的？

3. 面试官：卷积神经网络中的卷积操作与全连接操作有哪些区别？

4. 面试官：如何解决卷积神经网络中的过拟合问题？

5. 面试官：卷积神经网络中的卷积核（卷积滤波器）是如何工作的？

6. 面试官：池化层有哪些常见的类型？它们之间有什么区别？

7. 面试官：卷积神经网络中的反卷积操作是什么？它在图像处理中有什么应用？

8. 面试官：卷积神经网络在图像识别中的优势是什么？相较于传统的图像处理技术有何不同？

9. 面试官：卷积神经网络中的梯度消失问题是什么？如何解决？

10. 面试官：卷积神经网络中的感受野（Receptive Field）是什么？它对网络性能有何影响？