1. 面试官：卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用原理是什么？

2. 面试官：请解释卷积神经网络(CNN)中的卷积层和池化层的作用以及原理。

3. 面试官：如何解决卷积神经网络(CNN)中的过拟合问题？提供至少两种方法。

4. 面试官：卷积神经网络(CNN)的反向传播算法是如何工作的？请简要描述。

5. 面试官：卷积神经网络(CNN)中的梯度消失问题如何解决？

6. 面试官：卷积神经网络(CNN)和全连接神经网络的区别是什么？

7. 面试官：卷积神经网络(CNN)中的滤波器（filter）是如何工作的？

8. 面试官：如何使用预训练的卷积神经网络模型进行迁移学习？

9. 面试官：卷积神经网络(CNN)中的池化层有哪些常见类型？并分别描述它们的特点。

10. 面试官：介绍一种先进的卷积神经网络(CNN)结构，并阐述其在图像识别领域的优势和创新之处。