1. 面试官：请解释卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)中的LeNet-5架构，并说明其在计算机视觉中的应用。

2. 面试官：如何设计一个具有多个卷积层和池化层的深度卷积神经网络，以处理具有大量类别的图像分类任务？

3. 面试官：描述卷积神经网络中卷积层和池化层的作用，并解释它们在神经网络中起到的作用。

4. 面试官：讨论卷积神经网络中的残差连接(Residual Connection)如何提高网络的训练效果，并给出具体的例子。

5. 面试官：设计一个卷积神经网络架构，用于处理视频分类任务，并说明该架构与图像分类任务中的区别和相似之处。

6. 面试官：卷积神经网络中的感受野(Receptive Field)是什么？它在神经网络中有何重要性？

7. 面试官：描述卷积神经网络中的批标准化(Batch Normalization)，并解释它在训练过程中的作用和优势。

8. 面试官：卷积神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是如何工作的？它在图像处理和自然语言处理中有何不同应用？

9. 面试官：在卷积神经网络训练过程中，损失函数的选择对模型训练有何影响？请说明常用的损失函数及其适用的场景。

10. 面试官：讨论卷积神经网络中的卷积操作与全连接操作的区别，以及它们各自的适用场景和优劣势。