1. 面试官：描述卷积神经网络（CNN）的工作原理和结构。

2. 面试官：讨论卷积神经网络（CNN）在图像识别中的优势和局限性。

3. 面试官：解释卷积神经网络（CNN）中的池化操作及其作用。

4. 面试官：探讨卷积神经网络（CNN）中的激活函数及其功能。

5. 面试官：就卷积神经网络（CNN）的过拟合问题提出解决方案，并阐述其原理。

6. 面试官：探讨卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的异同，并分析其适用场景。

7. 面试官：设计一个高效的卷积神经网络（CNN）架构用于手写数字识别，包括网络层次结构和特殊设计之处。

8. 面试官：分析卷积神经网络（CNN）中的权值共享机制，并评价其在模型训练中的影响。

9. 面试官：提出一种创新的卷积神经网络（CNN）应用场景，并讨论其实施挑战和解决方案。

10. 面试官：探讨卷积神经网络（CNN）对图像生成和风格迁移任务的应用，及其在艺术创作上的潜在价值。