PROVA ON-LINE_ 14 - Redes Neurais e Aprendizagem Profunda (2021)

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9/5/2022 PROVA ON-LINE: 14 - Redes Neurais e Aprendizagem Profunda (2021)
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MAIS RECENTE Tentativa 1 13 minutos 60 de 60
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6 / 6 ptsPergunta 1
Uma função de perda mede a diferença entre uma predição do valor alvo e o valor disponível no conjunto
de treinamento.
Marque a alternativa que representa uma afirmação incorreta:
 
Existem inúmeras funções de perda e, portanto, deve-se selecionar a mais adequada para se avaliar a
proximidade entre predição e alvo esperado.
 O uso de uma função de perda garante a minimização do risco. Correto!Correto!
Não há nenhuma garantia de que uma função de perda leve a minimização do risco, mesmo porque o risco 
representa na verdade a perda esperada, ou ainda, a esperança matemática do valor de perda futura. O 
único caminho para minimização do risco é a redução do erro de generalização que não está associado 
diretamente ao uso ou não de uma dada função de perda.
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O uso de uma função de perda é uma alternativa interessante para se avaliar a proximidade entre predição e alvo
esperado.
 A função de perda permite que se busque por um modelo que minimize o risco empírico. 
6 / 6 ptsPergunta 2
Recentemente, encontram-se muitas referências na literatura e na mídia em geral ao uso de aprendizagem
profunda (ou “deep learning”).
Marque a alternativa que representa uma afirmação incorreta:
 
A aprendizagem profunda não apresenta nenhuma relação com o aprendizado de máquina, podendo ser vista
como uma abordagem alternativa para tarefas em que o aprendizado de máquina não consegue obter bons
resultados.
Correto!Correto!
Na verdade, a aprendizagem profunda é um tipo de aprendizado de máquina em que características mais 
abstratas e semanticamente mais relevantes são produzidas a partir de características mais simples; sendo 
então utilizadas para produção de resultados.
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Na aprendizagem profunda, conceitos complexos (de níveis mais altos ou abstratos) são definidos em termos de
sua relação com conceitos mais simples (em níveis mais baixos).
 
A aprendizagem profunda pode ser entendida como um tipo de aprendizagem de representação em que
características mais abstratas são inferidas a partir de características mais simples.
 
Uma das razões determinantes para o recente sucesso da aprendizagem profunda se encontra na maior
disponibilidade de grandes conjuntos de dados para as mais diversas tarefas.
6 / 6 ptsPergunta 3
Ao se construir e treinar um modelo, muitas vezes é necessário determinar uma série de hiperparâmetros,
tais como: qual distância será usada, o número de vizinhos a serem analisados, a quantidade de camadas
em uma rede neural artificial, o número de neurônios por camada, entre outros.
Marque a afirmação correta relacionada ao ajuste de hiperparâmetros:
 
Experimentar quais valores de hiperparâmetros funcionam melhor utilizando o conjunto de teste pode ser uma
boa estratégia.
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É muito usual que se divida o conjunto de teste, de forma a se ter um subconjunto de dados para se avaliar quais
valores de hiperparâmetros funcionam melhor.
 
Em uma validação cruzada de 3 dobras, divide-se o conjunto de treinamento em 3 subconjuntos e, de forma
cíclica, se utiliza de cada um deles como conjunto de treinamento enquanto os outros dois são usados para
validação dos hiperparâmetros.
 
A validação cruzada permite realizar uma avaliação mais isenta dos hiperparâmetros, uma vez que o uso de
várias subdivisões tende a reduzir o viés (positivo ou negativo) que poderia existir se apenas uma única divisão
do conjunto de treinamento fosse utilizada.
Correto!Correto!
A validação cruzada procura realizar uma série de avaliações, de modo a determinar a performance 
associada a um dado hiperparâmetro independentemente da maneira como os dados foram divididos em 
subconjuntos ou mesmo do conteúdo desses subconjuntos que são usados para treino e validação.
6 / 6 ptsPergunta 4
O método de propagação retrógrada (ou backpropagation) permite se obter os gradientes em um grafo de
computação de forma eficaz.
Marque a alternativa que representa uma afirmação incorreta:
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 O método de propagação retrógrada (ou backpropagation) se baseia na utilização da regra da cadeia. 
 
Um elemento de adição no grafo de computação faz com que o gradiente da perda em relação a saída desse
elemento seja distribuído para todas as entradas desse elemento uma vez que todas as derivadas “locais” são
unitárias.
 
Caso um elemento do grafo de computação apresente várias saídas (ou ramificações), durante o passo retrógado
deve utilizar apenas o maior dos valores de gradiente da perda em relação às saídas.
Correto!Correto!
Na verdade, caso ocorra uma ramificação (isto é, um elemento do grafo possua várias saídas), deve-se 
realizar a soma de todos os gradientes da perda relacionadas a cada uma das saídas antes de se aplicar a 
regra da cadeia para obtenção dos gradientes em relação às entradas.
 
A derivada da perda em relação a uma entrada de um elemento qualquer do grafo de computação pode ser
obtida a partir da derivada da saída desse elemento em relação a essa entrada e o gradiente da perda em
relação a saída do mesmo elemento.
6 / 6 ptsPergunta 5
O método mais utilizado no treinamento de redes neurais e, em especial, de redes profundas é o SGD
(gradiente descendente estocástico).
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Marque a afirmação correta relacionada ao método SGD:
 No SGD, calcula-se o gradiente sobre uma amostra do conjunto de dados chamada de minibatch. Correto!Correto!
O SGD usa o gradiente de um minibatch (isto é, uma amostra aleatória do conjunto de dados) no lugar do
gradiente sobre o conjunto de dados completo.
 O SGD é conhecido como um método estocástico pois utiliza o conjunto completo de dados a cadaiteração. 
 
O comportamento estocástico se deve a amostragem da taxa de aprendizado realizada durante as iterações do
método.
 
O SGD surge como uma alternativa ao método do gradiente “básico” capaz de lidar de forma mais adequada com
a ineficiência relacionada à presença de inúmeros pontos de sela na função de perda.
6 / 6 ptsPergunta 6
A ideia principal da técnica de “dropout” é descartar aleatoriamente unidades da rede neural (junto com
suas conexões) durante a etapa de treinamento.
Marque a afirmação incorreta relacionada à técnica de “dropout”:
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O uso da técnica de “dropout” pode ser visto como equivalente a treinar uma grande coleção (ou “ensemble”) de
modelos que compartilham parâmetros.
 O uso da técnica de “dropout” força a rede a construir uma representação distribuída e redundante. 
 
Durante a predição, todas as unidades são mantidas ativas não sendo necessário se realizar nenhum outro ajuste
das ativações.
Correto!Correto!
Durante a predição, apesar de todas as unidades serem mantidas ativas, deve-se tomar o cuidado de 
ajustar os valores das ativações de forma que a saída de cada neurônio corresponda a expectativa de 
valor da saída durante o treinamento.
 
Para a realização de “dropout”, basta se multiplicar as ativações por variáveis aleatórias de Bernoulli com uma
dada probabilidade.
6 / 6 ptsPergunta 7
Redes neurais profundas realizam aprendizagem de representação em camadas, sendo que as
representações aprendidas pelas camadas iniciais e intermediárias geralmente são independentes de
tarefas.
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Marque a alternativa que representa uma afirmação incorreta:
 
Os blocos de construção podem ser padronizados entre diferentes ferramentas, bibliotecas e domínios de
aplicação, permitindo a transferência e reaproveitamento de abordagens e estratégias.
 
Apesar das representações de camadas internas iniciais serem independentes de tarefas, existe uma grande
dificuldade de se reutilizar modelos em diferentes aplicações.
Correto!Correto!
Na verdade, ocorre exatamente o oposto, isto é, o fato das representações de camadas internas iniciais 
serem independentes de tarefas, facilita a reutilização de modelos em diferentes aplicações mesmo sem a 
disponibilidade de grandes conjuntos de dados para treinamento.
 
As representações das camadas internas são geralmente aprendidas a partir do treinamento de tarefas feito
apenas a partir das entradas e saídas ou ponta a ponta (“end-to-end training”).
 
A profundidade e a complexidade parecem ser limitadas apenas pela quantidade de dados necessários para se
treinar sem “overfitting”.
6 / 6 ptsPergunta 8
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A normalização em lote (“batch normalization”) faz com que cada dimensão das ativações (isto é, dos
resultados de uma camada) se comportem segundo uma distribuição gaussiana com média nula e desvio
padrão unitário.
Marque a alternativa que representa uma afirmação incorreta:
 Reduz a forte dependência da inicialização. 
 Permite taxas de aprendizagem mais altas. 
 Não melhora o fluxo gradiente através da rede. Correto!Correto!
Na verdade, um dos principais efeitos da adoção da normalização em lote é a melhoria do fluxo de 
gradientes viabilizando tanto o treinamento de redes com um número maior de camadas quanto um 
aumento da taxa de aprendizado utilizada nesse processo.
 
Durante a predição (ou teste), os valores de média e variância não são calculados com base no lote atual, sendo
utilizado um único par fixo de média e variância obtido durante o treinamento.
6 / 6 ptsPergunta 9
Uma rede neural convolucional geralmente apresenta uma sequência de camadas convolucionais e de
agrupamento intercaladas com funções de ativação.
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Marque a alternativa que representa uma afirmação incorreta:
 
O filtro de uma camada convolucional representa um mecanismo para se compartilhar os mesmos parâmetros em
diferentes locais, supondo que a entrada seja estacionária.
 O filtro de uma camada convolucional não precisa se estender por toda a profundidade do volume de entrada. Correto!Correto!
Na verdade, é obrigatório que o filtro se estenda por toda a profundidade do volume de entrada.
 
A camada de convolução “desliza” um filtro sobre todas as localizações espaciais da entrada de forma a produzir
um mapa de ativação.
 
Uma camada convolucional pode aprender múltiplos filtros com um número reduzido de parâmetros devido a
suposição de estacionariedade da entrada.
6 / 6 ptsPergunta 10
As redes AlexNet e VGG representam dois importantes marcos na evolução das redes neurais profundas
aplicadas à tarefa de classificação de imagens.
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Marque a alternativa que representa uma afirmação incorreta:
 A rede VGG foi a primeira a se utilizar da função de ativação ReLU (“Rectified Linear Unit”). Correto!Correto!
Na verdade, a rede AlexNet foi a primeira a utilizar a função de ativação ReLU.
 A rede AlexNet alcançou uma redução da taxa de erro de aproximadamente 10%. 
 Foi necessário se utilizar de forma intensiva de “data augmentation” para treinamento da rede AlexNet. 
 
A rede VGG introduziu a ideia de se utilizar filtros menores em redes mais profundas, uma vez que eles
conseguem o mesmo efeito e cobertura de filtros maiores utilizando um número menor de parâmetros.
Pontuação do teste: 60 de 60