Questão FC513406
Julgue o item subsecutivo, em relação às redes neurais denominadas CNN, RNN e LSTM. Em uma rede CNN, a dimensão do mapa de ativação em determinada camada depende, entre outros hipe
Eletrônica
CEBRASPE (CESPE) · 2025
Julgue o item subsecutivo, em relação às redes neurais denominadas CNN, RNN e LSTM.
Em uma rede CNN, a dimensão do mapa de ativação em determinada camada depende, entre outros hiperparâmetros da rede, dos parâmetros denominados stride e dilation; uma rede CNN pode possuir diversas camadas convolucionais, e cada uma dessas camadas pode ser formada por diversos mapas de ativação.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A afirmação está CERTA porque em uma rede CNN a dimensão espacial do mapa de ativação resulta diretamente de hiperparâmetros como stride, dilation, kernel e padding. A relação clássica para cada dimensão espacial é \(O=\left\lfloor\frac{I+2P-D\,(K-1)-1}{S}\right\rfloor+1\), onde \(I\) é o tamanho de entrada, \(K\) o tamanho do kernel, \(P\) o padding, \(D\) a dilation e \(S\) o stride.
Além disso, uma CNN pode ter várias camadas convolucionais empilhadas; cada camada aplica múltiplos filtros e produz tantos mapas de ativação quanto filtros. A dilation aumenta o campo receptivo sem aumentar parâmetros, e o stride reduz a resolução espacial. Esses pontos explicam por que a afirmação é correta.
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