Ao considerar o autoencoder padrão ilustrado na figura abaixo e assumindo que o treinamento do modelo converge com um baixo erro de reconstrução, o...

Ao considerar o autoencoder padrão ilustrado na figura abaixo e assumindo que o treinamento do modelo converge com um baixo erro de reconstrução, o que podemos afirmar sobre o espaço latente aprendido?

Ilustração de um exemplo típico de um autoencoder. A entrada consiste em uma imagem contendo um padrão “4” manuscrito codificado em 32x32 pixels, essa entrada alimenta o codificador, representado por um retângulo em cor azul, que é responsável por mapear o padrão 4 na representação latente com 5 dimensões, representado em cor verde. O espaço latente alimenta o decodificador, representado por um retângulo em cor azul, que é responsável pela geração do sinal de saída. A saída ilustra a geração de um dígito manuscrito “4”, também com 32x32 pixels.

Selecione a alternativa correta:
A. O espaço latente consiste em uma representação de 5 bits responsável por enumerar as imagens utilizadas no treinamento do modelo, logo, podemos afirmar que apenas 25 imagens podem ser representadas por este autoencoder.
B. O espaço latente com cinco dimensões é capaz de codificar o padrão original de 32x32 pixels. Dessa forma, o espaço latente aprendido caracteriza uma representação compacta dos exemplos (imagens).
C. Considerando que uma rede neural é um modelo “caixa-preta”, não há como interpretar o que foi aprendido pelo autoencoder em seu espaço latente.
D. O espaço latente consiste em uma representação de 5 bits dos dados originais fornecidos como entrada e saída do modelo.
E. O espaço latente com cinco dimensões é constituído pelas cinco dimensões (características) mais relevantes da imagem apresentada como entrada. Logo, o autoencoder funciona como um seletor de características para o problema.