1. 面试官：介绍一下卷积神经网络（CNN）的原理和应用场景。

2. 面试官：解释一下支持向量机（SVM）和逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）的区别和适用场景。

3. 面试官：你认为在图像识别领域中，数据增强（Data Augmentation）的作用是什么，有哪些常用的数据增强方法？

4. 面试官：探讨一下半监督学习在模式识别中的应用和局限性。

5. 面试官：什么是强化学习（Reinforcement Learning）？请举例说明强化学习在模式识别中的应用。

6. 面试官：讨论深度学习模型中的梯度消失问题，以及解决这一问题的方法。

7. 面试官：如何评估一个模式识别算法的性能？请说明评估指标及其作用。

8. 面试官：解释协同过滤算法在推荐系统中的应用原理。

9. 面试官：介绍一下生成对抗网络（GAN）的原理和其在图像生成领域中的应用。

10. 面试官：你如何理解模式识别与机器学习之间的关系？