1. 面试官：如何解释卷积神经网络（CNN）中的卷积操作？

2. 面试官：CNN 中的池化操作是什么，有何作用？

3. 面试官：详细介绍卷积神经网络（CNN）中的反向传播过程。

4. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的权重共享是如何实现的？

5. 面试官：如何解释卷积神经网络（CNN）中的感受野（Receptive Field）？

6. 面试官：介绍卷积神经网络（CNN）中的批量归一化（Batch Normalization）技术。

7. 面试官：在卷积神经网络（CNN）中使用dropout的原因是什么？

8. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的池化操作与步幅（Stride）的关系是怎样的？

9. 面试官：卷积神经网络（CNN）中的卷积核大小选择有何影响？

10. 面试官：如何解释卷积神经网络（CNN）中的空洞卷积（Dilated Convolution）？