Questão FC369917
O treinamento em redes neurais artificiais é, essencialmente, um problema de otimização, em que se busca minimizar o erro entre as predições do modelo neural e os valores alvo pree
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2024
O treinamento em redes neurais artificiais é, essencialmente, um problema de otimização, em que se busca minimizar o erro entre as predições do modelo neural e os valores alvo preexistentes no conjunto de dados de treinamento.
Com respeito aos métodos relacionados à otimização de parâmetros em redes neurais artificiais, analise as afirmativas a seguir.
I. No algoritmo backpropagation, a aplicação da regra da cadeia é fundamental para o cálculo dos gradientes dos erros com respeito aos pesos (parâmetros) da rede neural artificial.
II. O método do gradiente (também chamado de método do máximo declive ou Gradient Descent – GD) escolhe aleatoriamente um pequeno número de instâncias de dados de treinamento a cada passo, aumentando a velocidade inicial de minimização das métricas de erro.
III. As técnicas de regularização L1 (Lasso) e L2 (Ridge) podem ser utilizadas para mitigar problemas relacionados a inicialização indevida de pesos (parâmetros) em redes neurais.
Está correto o que se afirma em
- I, apenas.
- II, apenas.
- I e III, apenas.
- II e III, apenas.
- I, II e III.
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Gabarito
A
Comentário do professor
A afirmativa I está correta porque o algoritmo backpropagation baseia‑se na regra da cadeia para calcular, de forma sistemática, os gradientes do erro em relação aos pesos da rede.
Durante a passagem forward calcula‑se saída e valores intermediários; na passagem backward usa‑se a regra da cadeia para encadear derivadas parciais, por exemplo: \(\frac{\partial L}{\partial w}=\frac{\partial L}{\partial a}\frac{\partial a}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial w}\), onde \(L\) é a função de perda, \(a\) a ativação e \(z\) o somatório antes da ativação.
Esse procedimento permite propagar erros camada a camada e reaproveitar derivadas locais (uma forma de programação dinâmica), fornecendo os gradientes necessários para atualizar os pesos pelos algoritmos de otimização.
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