A construção de modelos de redes neurais utilizando o Keras é uma etapa fundamental em projetos de aprendizado de máquina, especialmente nas áreas de saúde, onde dados complexos e variáveis devem ser analisados. Um profissional de saúde deseja desenvolver um modelo de classificação para prever se um paciente tem diabetes com base em um conjunto de variáveis clínicas. Para isso, ele está utilizando a API Keras, mas precisa garantir que seu modelo esteja bem estruturado para obter resultados confiáveis. Considerando os conceitos fundamentais de construção e treinamento de modelos de rede neural em Keras, qual afirmação é verdadeira? Escolha a alternativa que descreve corretamente um aspecto da construção de modelos com Keras. Grupo de escolhas da pergunta Para evitar overfitting, a definição de um modelo em Keras deve incluir apenas camadas densas. Durante a fase de compilação de um modelo Keras, a função de perda deve ser escolhida dependendo do tipo de tarefa, como “categorical_crossentropy” para problemas de classificação multiclasse. A camada de entrada em um modelo Keras não precisa ser definida, pois o Keras automaticamente determina a forma dos dados a partir da primeira amostra fornecida. O