Geral
Redes Neurais
Semana 4
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Questão

Os hiperparâmetros:- número de camadas escondidas e - número de neurônios por camada são fundamentais para o desempenho de uma rede Perceptron Multicamadas (MLP). Ajustar esses hiperparâmetros de forma adequada pode melhorar significativamente a capacidade da rede de aprender e generalizar a partir dos dados de treinamento. Uma configuração inadequada pode resultar em subajuste ou sobreajuste, afetando a eficácia do modelo. Considere que um técnico esteja desenvolvendo uma rede MLP para solução de um problema específico. Tal rede apresenta subajuste durante o treinamento. Uma vez que há um número suficiente de dados de treinamento, o técnico concluiu que a rede não está conseguindo capturar padrões suficientes dos dados de treinamento. 

Assinale a alternativa que traz a ação mais adequada para melhorar o desempenho da rede neste caso. 
A) Reduzir a taxa de aprendizagem para evitar oscilações durante o processo de treinamento.
B) Aumentar a taxa de aprendizagem para que a rede aprenda mais rapidamente.
C) Reduzir o número de camadas escondidas para simplificar o modelo e facilitar o aprendizado.
D) Diminuir o tamanho do conjunto de dados de treinamento para facilitar o aprendizado da rede.
E) Aumentar o número de neurônios em cada camada escondida para aumentar a capacidade de aprendizado da rede.
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