No que se refere a redes neurais, julgue o item a seguir. A arquitetura de uma rede neural pode ser construída para a resolução de problema de regressão logística com múltiplas cla

Gabarito

Certo

Comentário do professor

A afirmação é correta porque, em problemas de classificação multiclasse mutuamente excludentes, a camada de saída deve fornecer uma pontuação por classe. Assim, o número de nós na saída costuma ser igual ao número de classes, permitindo representar a probabilidade de cada classe.

Normalmente aplica-se a ativação softmax, que transforma os logits \(z_i\) em probabilidades: \( \sigma(z)_i = \dfrac{e^{z_i}}{\sum_j e^{z_j}} \). Para treinar, usa‑se cross-entropy com codificação one-hot: \( L = -\sum_i y_i \log(\hat y_i) \).

Durante a inferência escolhe‑se a classe com maior probabilidade via argmax. Camadas ocultas são opcionais para ajustar capacidade do modelo. Como alternativa existe o esquema one‑vs‑rest, mas a configuração descrita é a prática padrão para regressão logística multiclasse em redes neurais.