Geral
Redes Neurais
Semana 4
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Questão

O subajuste (underfitting) e o sobreajuste (overfitting) podem ocorrer no treinamento de redes de Perceptron Multicamadas (MLP). Quando ocorre o sobreajuste (overfitting),  a rede aprende muito bem os dados de treinamento, mas falha em generalizar para novos dados.
Suponha que você está treinando uma rede MLP e percebe que o desempenho da rede no conjunto de dados de validação é significativamente inferior ao desempenho no conjunto de dados de treinamento.

Assinale a alternativa que demonstra uma técnica que pode melhorar a aprendizagem de tal rede. 
A) Implementar a regularização L2, estabelecendo um limite para os pesos, evitando super especialização ou saturação sináptica.
B) Diminuir o tamanho do conjunto de dados de treinamento para reduzir o sobreajuste e melhorar a eficiência.
C) Aumentar a taxa de aprendizagem para melhorar a generalização e reduzir o tempo de treinamento.
D) Reduzir o número de camadas escondidas para simplificar o modelo, tornando-o menos complexo.
E) Aumentar o número de neurônios em cada camada escondida para melhorar o aprendizado.
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