1.
VGGネットワークの「小さな3x3カーネル」を使用することの利点は何ですか？
2.
VGGネットワークの層の総数が多い理由は何ですか？
3.
VGGネットワークが「事前学習済みモデル」としてよく使用される理由は何ですか？
4.
VGGネットワークにおける「ゼロパディング」の主な役割は何ですか？
5.
VGGネットワークが「パラメータ数が多い」という点が意味するものは何ですか？
6.
VGGネットワークで使用される「最大プーリング（Max Pooling）」の主な目的は何ですか？
7.
VGGネットワークの設計において、特徴的な要素は何ですか？
8.
VGGネットワークの全結合層を削減した場合、予想される効果は何ですか？
9.
VGGネットワークを転移学習に使用する際、全結合層を新しいタスクに合わせて再トレーニングする理由は何ですか？
10.
VGGネットワークで「転移学習」が効果的な理由は何ですか？
11.
VGG16において「16」という数字が示しているものは何ですか？
12.
VGG16とVGG19の違いとして正しいものはどれですか？
13.
VGGネットワークで「カーネルサイズを小さくする」設計の意図は何ですか？
14.
VGGネットワークの設計において「全結合層」を使用する目的は何ですか？
15.
VGGネットワークが多くのパラメータを持つことの欠点を軽減するために、近年利用される技術は何ですか？
16.
VGGネットワークが通常使用する活性化関数は何ですか？
17.
VGGネットワークの「プーリング層」の主な役割は何ですか？
18.
VGGネットワークのような深層学習モデルで、深い層を追加する際に発生する「勾配消失問題」を解決するための手法はどれですか？
19.
VGGネットワークが従来のCNNモデルと比較して持つ利点は何ですか？
20.
VGGモデルにおいて、「過学習」を防ぐために取られる一般的な対策は何ですか？
