1. 面试官：请解释一下卷积神经网络（CNN）中的感受野是什么，它在卷积过程中的作用是什么？

2. 面试官：使用深度学习模型进行图像分类时，如何解决样本不平衡的问题？请提供具体的解决方案。

3. 面试官：介绍一种创新的深度学习模型结构，可用于处理时序数据（例如时间序列、视频数据等）。说明该模型的特点和优势。

4. 面试官：深度学习模型通常需要大量的训练数据来取得良好的性能，针对数据稀缺的领域，你会采取何种策略来解决这一挑战？

5. 面试官：如何设计一个深度学习模型，以处理端到端的自然语言处理任务（例如机器翻译、语音识别）？请详细描述模型结构与训练步骤。

6. 面试官：请阐述一种深度强化学习模型，可以在实际机器人控制中具有较高的收敛速度和稳定性。详细描述该模型的算法原理。

7. 面试官：在视频分析领域，如何使用深度学习模型来实现视频内容理解和动作识别？请提供一个创新的模型架构或方法。

8. 面试官：解释一下生成对抗网络（GAN）的工作原理，并说明它在图像生成和增强领域的应用。

9. 面试官：在推荐系统中，如何应用深度学习模型来实现个性化推荐？请提出一种创新的推荐模型并说明其优势。

10. 面试官：介绍一种多模态深度学习模型，可用于处理同时含有文本、图像和语音等不同类型数据的复杂任务。详细描述该模型的结构和训练流程。