1. 面试官：请解释卷积神经网络中常用的激活函数有哪些，并比较它们的优缺点。

2. 面试官：设计一个新颖的激活函数，讨论其在卷积神经网络中的应用与优势。

3. 面试官：如何选择适合卷积神经网络的损失函数？请提供详细的讨论和案例。

4. 面试官：探讨损失函数在卷积神经网络中的影响和作用，以及如何调整损失函数以优化网络性能。

5. 面试官：解释交叉熵损失函数在卷积神经网络中的应用，并分析其优势和局限性。

6. 面试官：卷积神经网络中常用的损失函数有哪些？请比较它们在不同任务下的适用性和效果。

7. 面试官：在卷积神经网络中，如何处理类别不平衡问题？请讨论可能的损失函数设计和调整方法。

8. 面试官：讨论激活函数的非线性特性在卷积神经网络中的重要性，并探讨非线性激活函数与网络性能的关系。

9. 面试官：提出一种新颖的损失函数设计，以应对卷积神经网络中的多任务学习和不确定性建模。

10. 面试官：针对卷积神经网络中的反向传播算法，讨论不同激活函数和损失函数对梯度传播的影响，以及如何解决梯度消失和爆炸问题。