1. 面试官：探讨卷积神经网络迁移学习在医学图像识别中的应用和挑战。

2. 面试官：如何利用卷积神经网络迁移学习解决小样本图像分类问题？

3. 面试官：比较并分析不同卷积神经网络模型在迁移学习中的性能和效果。

4. 面试官：介绍卷积神经网络迁移学习中的领域自适应方法及其应用场景。

5. 面试官：探讨卷积神经网络迁移学习在自然语言处理中的应用和挑战。

6. 面试官：解释迁移学习中的领域对抗学习，及其在卷积神经网络迁移学习中的作用。

7. 面试官：卷积神经网络迁移学习中的知识蒸馏技术是如何工作的，以及它的优点和局限性是什么？

8. 面试官：分析卷积神经网络迁移学习中的遗忘问题，并提出解决方案。

9. 面试官：如何有效地选择和设计迁移学习任务中的损失函数？

10. 面试官：探讨迁移学习中的多任务学习方法在卷积神经网络迁移学习中的效果和应用价值。