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Questão FC369927

As Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network - CNNs) são amplamente utilizadas em tarefas de reconhecimento de imagens. Sobre as características e as arquiteturas

Inteligência Artificial (IA)

FGV · 2025

As Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network - CNNs) são amplamente utilizadas em tarefas de reconhecimento de imagens.

 

Sobre as características e as arquiteturas das CNNs, avalie as afirmativas a seguir.

 

I. Uma camada que compõe uma CNN é a camada convolucional. Nela ocorre a subamostragem da imagem, com o objetivo de se diminuir a carga computacional, o uso de memória e o número de parâmetros necessários.

 

II. LeNet-5, AlexNet e ResNet são exemplos de arquiteturas CNN.

 

III. A arquitetura de uma CNN é composta exclusivamente por camadas convolucionais e camadas de pooling.

 

Está correto o que se afirma em

  1. I, apenas.
  2. II, apenas.
  3. I e II, apenas.
  4. I e III, apenas.
  5. II e III, apenas
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Gabarito

B

Comentário do professor

A afirmativa II está correta: LeNet-5, AlexNet e ResNet são, de fato, arquiteturas clássicas de CNN usadas em reconhecimento de imagens.


LeNet-5 (década de 1990) é uma arquitetura pioneira, projetada para reconhecimento de dígitos (MNIST), com camadas convolucionais, de pooling e totalmente conectadas em uma estrutura relativamente rasa.


AlexNet (2012) popularizou CNNs profundas em visão computacional: trouxe o uso de ReLU, dropout, aumento de dados e treinamento em GPU, vencendo o ILSVRC e demonstrando ganhos significativos de acurácia.


ResNet (2015) introduziu as skip connections (conexões residuais) e normalização em lote, permitindo treinar redes muito profundas (centenas de camadas) sem degradação do desempenho.


Esses três nomes ilustram a evolução das arquiteturas CNN: da solução pioneira às inovações que viabilizaram maior profundidade e melhor treino.

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