Para resolver o problema de alta variância em um modelo de rede neural profunda, é importante aplicar técnicas que ajudem a reduzir o overfitting. Vamos analisar as opções: A) Utilizar uma taxa de aprendizado fixa e aumentar o número de épocas de treinamento até o erro de treino chegar a zero. - Isso pode levar ao overfitting, pois o modelo pode se ajustar demais aos dados de treinamento. B) Implementar Dropout, utilizar L2 regularização e aplicar Early Stopping, monitorando o erro de validação. - Essa combinação é eficaz para combater o overfitting, pois o Dropout ajuda a prevenir a co-adaptação das unidades, a regularização L2 penaliza pesos grandes e o Early Stopping interrompe o treinamento quando o erro de validação começa a aumentar. C) Aumentar a taxa de aprendizado e remover todas as camadas de regularização para permitir que o modelo aprenda mais rapidamente. - Isso pode aumentar ainda mais a variância, pois remover a regularização pode levar ao overfitting. D) Remover todas as camadas de normalização e aumentar a complexidade do modelo adicionando mais camadas densas. - Isso provavelmente aumentaria a variância, pois um modelo mais complexo tende a se ajustar mais aos dados de treinamento. E) Trocar o otimizador Adam pelo SGD básico e aumentar o tamanho do batch para o máximo possível. - Embora mudar o otimizador possa ter algum efeito, isso não aborda diretamente o problema de alta variância. A opção mais apropriada para melhorar o desempenho do modelo e lidar com a alta variância é: B) Implementar Dropout, utilizar L2 regularização e aplicar Early Stopping, monitorando o erro de validação.