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O treinamento em redes neurais artificiais é, essencialmente, um problema de otimização...

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Q3408939
Tecnologia da Informação Algoritmos e técnicas
Teclas de Atalhos
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Ano: 2024
Banca: Fundação Getúlio Vargas - FGV
Prova: FGV - EPE - Analista - Área: Ciências de Dados - 2024

O treinamento em redes neurais artificiais é, essencialmente, um problema de otimização, em que se busca minimizar o erro entre as predições do modelo neural e os valores alvo preexistentes no conjunto de dados de treinamento.


Com respeito aos métodos relacionados à otimização de parâmetros em redes neurais artificiais, analise as afirmativas a seguir.


I. No algoritmo backpropagation, a aplicação da regra da cadeia é fundamental para o cálculo dos gradientes dos erros com respeito aos pesos (parâmetros) da rede neural artificial.

II. O método do gradiente (também chamado de método do máximo declive ou Gradient Descent – GD) escolhe aleatoriamente um pequeno número de instâncias de dados de treinamento a cada passo, aumentando a velocidade inicial de minimização das métricas de erro.

III. As técnicas de regularização L1 (Lasso) e L2 (Ridge) podem ser utilizadas para mitigar problemas relacionados a inicialização indevida de pesos (parâmetros) em redes neurais.


Está correto o que se afirma em

A

I, apenas.

B

II, apenas.

C

I e III, apenas.

D

II e III, apenas.

E

I, II e III.

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