1. 面试官：介绍一种创新的深度学习中的数据增强技术，并解释其在计算机视觉中的应用。

2. 面试官：探讨深度学习中的数据增强技术对模型性能的影响，以及如何评估其效果。

3. 面试官：分析数据增强在目标检测、图像分割和图像生成等不同计算机视觉任务中的适用性和挑战。

4. 面试官：讨论以生成对抗网络（GANs）为基础的数据增强技术对深度学习模型的训练造成的影响。

5. 面试官：以少样本学习（Few-Shot Learning）的角度，探讨如何利用数据增强技术来提高模型在少样本情况下的性能。

6. 面试官：设计一种新型的数据增强技术，以解决传统数据增强方法中存在的局限性，并比较其与传统方法的优劣。

7. 面试官：探究数据增强技术在医学图像分析中的应用，以及其在这一领域的挑战和未来发展。

8. 面试官：如何使用自监督学习和数据增强技术相结合，来应对数据标注成本高和数据量有限的情况？

9. 面试官：以迁移学习（Transfer Learning）的角度，讨论如何利用数据增强技术来提高模型在迁移学习任务中的泛化能力。

10. 面试官：探讨在实际工业场景中，数据增强技术实施的挑战和解决方案，以及其对生产环境中深度学习模型的影响。