1.
GoogLeNetの「auxiliary classifiers」を使用しない場合、どのような影響がありますか？
2.
GoogLeNetの出力層の設計に関して、正しい説明は次のうちどれですか？
3.
GoogLeNetの設計において「枝分かれしたネットワーク（分岐）」を採用する理由は何ですか？
4.
GoogLeNetの設計において、「dropout」を使用する理由は何ですか？
5.
GoogLeNetの訓練において、学習率スケジューリングを使用する理由は何ですか？
6.
GoogLeNetの「Inception-v3」と「Inception-v1」の主な違いは何ですか？
7.
GoogLeNetの設計において、Inceptionモジュールを使用する利点は何ですか？
8.
GoogLeNetのInceptionモジュールにおいて、「1x1の畳み込み層」を事前に適用しない場合、どういった問題が発生する可能性がありますか？
9.
GoogLeNetの「Inceptionモジュール」の設計において、次元削減を行わないとどのような影響がありますか？
10.
GoogLeNetにおける「正則化技術」が必要とされる理由は何ですか？
11.
GoogLeNetが従来のCNNモデルよりも効率的に計算できる理由は何ですか？
12.
GoogLeNetが「事前学習済みモデル」として広く使用される理由は何ですか？
13.
GoogLeNetモデルの主な特徴は次のうちどれですか？
14.
GoogLeNetにおいて「複数の出力層（auxiliary classifiers）」を追加する目的は何ですか？
15.
GoogLeNetで「バッチ正規化」を適用することで期待される効果は何ですか？
16.
GoogLeNetの「Inceptionモジュール」における「5x5の畳み込み層」を削除した場合、予想される影響は何ですか？
17.
GoogLeNetにおいて、各Inceptionモジュールで「3x3の畳み込み層」を使用する理由は何ですか？
18.
GoogLeNetにおいて「1x1畳み込み」の役割は何ですか？
19.
GoogLeNetで「Global Average Pooling（GAP）」が使用される理由は何ですか？
20.
GoogLeNetの設計で「プーリング層」を使用する主な目的は何ですか？
