1. 面试官：请解释卷积神经网络(CNN)中的卷积操作原理及其在深度强化学习中的作用。

2. 面试官：你能详细解释卷积神经网络(CNN)中的池化操作吗？它对深度强化学习有何影响？

3. 面试官：假设你要设计一个新的深强化学习任务，你会如何选择适合该任务的卷积神经网络结构？请详细说明你的选择标准。

4. 面试官：卷积神经网络(CNN)中的感受野是什么？对深度强化学习任务有何影响？

5. 面试官：你认为卷积神经网络(CNN)在处理深度强化学习任务中存在哪些挑战？如何克服这些挑战？

6. 面试官：卷积神经网络(CNN)中的反向传播算法是如何工作的？它在深度强化学习中有何作用？

7. 面试官：在强化学习中，卷积神经网络(CNN)是如何处理大规模连续状态空间的？请详细解释。

8. 面试官：卷积神经网络(CNN)中的权重共享是什么意思？它对深度强化学习有何影响？

9. 面试官：你是如何处理卷积神经网络(CNN)中的过拟合问题的？在深度强化学习中有何实际应用？

10. 面试官：卷积神经网络(CNN)中的激活函数有哪些常见的选择？在深度强化学习中如何选择适合的激活函数？