Vamos analisar cada uma das alternativas para encontrar a correta sobre o tratamento dos dados em redes de convolução: A - Sempre que a rede de convolução receber dados, é necessário dividi-los por 255. Essa prática é comum para normalizar os dados de entrada, especialmente quando se trabalha com imagens, mas não é uma regra absoluta. B - As redes de convolução exploram características dos dados de treinamento, portanto se houver tratamento dos dados o modelo será prejudicado. Isso está incorreto, pois o tratamento adequado dos dados geralmente melhora o desempenho do modelo. C - A normalização dos dados deve ser feita antes do treinamento do modelo. Essa afirmação é verdadeira, pois a normalização ajuda a garantir que os dados estejam em uma escala adequada para o treinamento. D - As redes de convolução são insensíveis ao tratamento dos dados de entrada. Isso é falso, pois o tratamento dos dados pode impactar significativamente o desempenho da rede. E - A normalização dos dados deve ser feita como entrada da camada completamente conectada da rede de convolução. Embora a normalização possa ser aplicada em várias etapas, a afirmação não é precisa, pois a normalização deve ser feita antes do treinamento, não apenas na camada conectada. Diante da análise, a alternativa correta é: C - A normalização dos dados deve ser feita antes do treinamento do modelo.