1. 面试官：请解释卷积神经网络中的感受野 (Receptive Field) 是什么，以及它在网络中起到的作用。

2. 面试官：讨论卷积神经网络中的权值共享 (Weight Sharing) 概念，以及在网络中如何实现权值共享。

3. 面试官：描述卷积神经网络中的池化操作 (Pooling)，并说明其在特征提取中的重要性。

4. 面试官：探讨卷积神经网络中的卷积层和全连接层之间的区别和联系，并阐述它们在网络中的作用。

5. 面试官：解释卷积神经网络中的批归一化 (Batch Normalization) 技术，以及它对网络训练和收敛的影响。

6. 面试官：详细介绍卷积神经网络中的残差网络 (Residual Network)，并讨论其解决的问题和创新之处。

7. 面试官：研究卷积神经网络中的多尺度卷积 (Multi-Scale Convolution) 策略，探讨其在图像处理和特征提取中的优势和应用。

8. 面试官：谈论卷积神经网络中的卷积核设计 (Kernel Design) 策略，以及如何根据不同任务设计有效的卷积核结构。

9. 面试官：讨论卷积神经网络中的解卷积操作 (Deconvolution)，并说明其在图像生成和分割任务中的应用和意义。

10. 面试官：探究卷积神经网络中的注意力机制 (Attention Mechanism)，并阐述它在图像分类和生成任务中的作用和发展。