Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a qualidade da rede treinada, o tr...
Inteligência Artificial
Aprendendo com Desafios

Question

Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões? I - Validar as saídas da rede para determinar o erro por ela produzido II - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento III - Ajudar a obter a resposta mais rapidamente De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:

Somente o item III está correto.
Somente o item II está correto.
Somente o item I está correto.
Somente os itens I e III estão corretos.
Somente os itens II e III estão corretos.

Ed · Answer

Vamos analisar cada opção:

I - Validar as saídas da rede para determinar o erro por ela produzido: Correto. Os padrões de validação são usados para avaliar o desempenho da rede neural e determinar o erro produzido.

II - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento: Correto. Os padrões de validação ajudam a determinar quando parar o treinamento para evitar o sobreajuste (overfitting).

III - Ajudar a obter a resposta mais rapidamente: Incorreto. O objetivo principal dos padrões de validação não é obter a resposta mais rapidamente, mas sim avaliar o desempenho da rede e evitar o sobreajuste.

Portanto, a opção correta é: Somente os itens I e II estão corretos.

Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, uma parte, conhecida como ...

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