Gabarito disponível
Texto-base:
Acerca de deep learning, de Big Data e de redes neurais, julgue os itens subsequentes.
Em uma rede neural artificial treinada por retropropagação, o objetivo principal do algoritmo durante o treinamento é aumentar o número de camadas ocultas até que a acurácia atinja 100%.
Acerca de deep learning, de Big Data e de redes neurais, julgue os itens subsequentes.
Em uma rede neural artificial treinada por retropropagação, o objetivo principal do algoritmo durante o treinamento é aumentar o número de camadas ocultas até que a acurácia atinja 100%.
Resolução comentada
A retropropagação minimiza o erro ajustando pesos, não aumenta camadas.
A retropropagação calcula o gradiente da função de perda em relação aos pesos e os atualiza (com gradiente descendente) para reduzir o erro. Ela não altera a arquitetura nem adiciona camadas. Buscar 100% de acurácia aumentando camadas tende a causar overfitting. O item está errado.
Análise das alternativas
Certo (A): incorreto, pois confunde o ajuste de pesos para minimizar o erro com aumento do número de camadas.
Referência: Algoritmo de backpropagation e gradiente descendente.
Resolução comentada do VaiConcursos.