Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta: a) Redes com menos camadas sempre apresentam menor taxa de erro em tarefas visuais. - Isso não é verdade, pois redes mais profundas podem capturar características mais complexas, resultando em melhor desempenho. b) A escolha da arquitetura não influencia o desempenho em tarefas com entrada de alta dimensão. - Essa afirmação é incorreta, pois a arquitetura da rede é crucial para lidar com dados de alta dimensão, como imagens. c) A arquitetura ideal de rede é determinada exclusivamente por busca em grade. - Embora a busca em grade seja uma técnica, a escolha da arquitetura ideal envolve muitos outros fatores e não é determinada exclusivamente por essa técnica. d) As redes convolucionais são menos eficazes que redes recorrentes em todos os contextos. - Isso é uma generalização incorreta, pois redes convolucionais são geralmente mais eficazes em tarefas de processamento de imagens, enquanto redes recorrentes são melhores para sequências temporais. e) Redes mais profundas, com o mesmo número de parâmetros, tendem a generalizar melhor. - Essa afirmação é verdadeira, pois redes mais profundas podem aprender representações mais complexas e, portanto, têm maior capacidade de generalização. Dessa forma, a alternativa correta é: e) Redes mais profundas, com o mesmo número de parâmetros, tendem a generalizar melhor.