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Qual o papel dos pesos nas redes neurais? Colapsar a rede neural de modo a minimizar a função de custo. Regularizar a rede neural de modo a maxim...

Qual o papel dos pesos nas redes neurais?


Colapsar a rede neural de modo a minimizar a função de custo.
Regularizar a rede neural de modo a maximizar a função de custo.
Desregularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo.
Desregularizar a rede neural de modo a maximizar a função de custo.
Regularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo.

Essa pergunta também está no material:

AV Estácio - Ecossistema Hadoop
4 pág.

Hadoop Universidade Estácio de SáUniversidade Estácio de Sá

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O papel dos pesos nas redes neurais é regularizar a rede neural de modo a minimizar a função de custo. Os pesos são parâmetros ajustáveis que determinam a força e a direção das conexões entre os neurônios em uma rede neural. Através do processo de treinamento, os pesos são atualizados de forma a minimizar a função de custo, que representa a diferença entre as saídas previstas pela rede e as saídas desejadas. A regularização dos pesos ajuda a evitar o overfitting, que é quando a rede se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados.

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