Parece que a pergunta está relacionada ao funcionamento de um algoritmo de treinamento de redes neurais, especificamente sobre as fases desse processo. Para identificar a alternativa que NÃO corresponde a nenhuma das três fases, é importante entender as fases típicas do treinamento de uma rede neural: 1. Propagação para frente: Os dados de entrada são passados pela rede e uma saída é gerada. 2. Cálculo do erro: A saída gerada é comparada com a saída desejada, e o erro é calculado. 3. Retropropagação: O erro é propagado de volta pela rede para ajustar os pesos. Com base nisso, a alternativa que menciona "A base inicial para se prosseguir com o treinamento depende das constantes existentes no algoritmo neural" não se encaixa nas fases típicas do treinamento, pois não descreve uma fase do processo, mas sim uma condição inicial. Portanto, essa seria a alternativa que NÃO corresponde a nenhuma das três fases.