Geral
Redes Neurais
Semana 4
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Questão

A validação cruzada é uma técnica utilizada para mensurar e ajudar a aumentar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, possibilitando que o  modelo generalize melhor para novos dados. Suponha que após o desenvolvimento da rede,  você inicie o  treinamento da rede e sua validação, utilizando a validação cruzada, com o objetivo de  reduzir a chance de uma divisão inadequada entre dados de treino e de validação.
Assinale a alternativa que melhor descreve a técnica de validação cruzada. 
A) Na primeira fase, utilizar três conjuntos de dados totalmente diferentes: um para desenvolvimento, outro para treinamento e outro para avaliação. Nas fases posteriores, alternar o uso dos três conjuntos de dados.
B) Dividir o conjunto de dados em duas partes: 3/4 dos dados serão usados para treinamento e 1/4 dos dados para a validação. O processo de treinamento e validação é realizado apenas uma vez.
C) Dividir o conjunto de dados em n subconjuntos (ou folds). O processo de treino e validação é executado n vezes. Fazendo i variar de 1 a n, a cada execução o subconjunto i será usado para validação, e os demais para treino.
D) Dividir o conjunto de dados em duas partes: uma para treinamento e outra para teste, e utilizar essa divisão para avaliar o modelo em um número de vezes definidos por uma constante proporcional ao tamanho do conjunto de dados.
E) Treinar o modelo várias vezes com diferentes taxas de aprendizagem e diferentes conjuntos de dados, possibilitando a escolha da configuração com o melhor desempenho.
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