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Engenharia de Software · FUNDATEC · 2022

Questão comentada de Engenharia de Software

São hiperparâmetros para a configuração de uma rede neural, EXCETO:

Gabarito: E

Em redes neurais, hiperparâmetros sao escolhas feitas antes ou durante o treino e que o modelo nao aprende sozinho. Pense neles como os botões de regulagem: voce define a arquitetura e o jeito de treino, e depois a rede tenta aprender os pesos. Entre os exemplos mais classicos estao a taxa de aprendizado, o numero de camadas ocultas e o numero de neuronios em cada camada. A taxa de aprendizado controla o tamanho do passo dado na hora de ajustar os pesos. Se for muito alta, a rede pode “saltar” o minimo; se for muito baixa, o treino fica lento demais. O numero de camadas ocultas e o numero de neuronios definem a capacidade da rede de representar padroes mais simples ou mais complexos. Ja a chamada taxa de ajuste do erro, em linguagem de prova, costuma remeter ao parametro de treinamento que regula como o erro e corrigido ao longo das iteracoes, ou seja, tambem entra na familia dos hiperparametros. Em resumo: tudo isso e configuracao externa ao aprendizado, nao resultado do aprendizado em si. O gabarito e a letra E porque “numero de caracteristicas aleatorias que sao exemplificadas na analise” nao e um hiperparametro padrao de rede neural. Essa expressao nao corresponde a um parametro classico de configuracao da arquitetura ou do treinamento, e soa mais como uma descricao solta, sem encaixe tecnico adequado no tema.

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