As camadas internas ocultas no modelo de aprendizado profundo representam abstrações de aspectos de dados complexos. Essas camadas são responsáveis por extrair características relevantes dos dados de entrada, permitindo que o modelo aprenda a reconhecer padrões e realizar tarefas específicas. Os pesos e viéses são ajustados durante o treinamento do modelo para otimizar o desempenho da rede neural.
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