Questão FC513407
Julgue o item subsecutivo, em relação às redes neurais denominadas CNN, RNN e LSTM. Em redes CNN, a inserção no modelo neural de um kernel de dimensão n × n acarreta a inclusão de
Eletrônica
CEBRASPE (CESPE) · 2025
Julgue o item subsecutivo, em relação às redes neurais denominadas CNN, RNN e LSTM.
Em redes CNN, a inserção no modelo neural de um kernel de dimensão n × n acarreta a inclusão de n × n + 1 parâmetros ao modelo, caso a inserção do kernel seja acompanhada da inclusão de um bias.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A afirmativa é correta porque um kernel 2D de dimensão \(n\times n\) contém exatamente \(n\times n\) pesos, cada um sendo um parâmetro treinável.
Quando se adiciona um bias ao kernel, soma-se mais 1 parâmetro independente dos pesos, totalizando \(n\times n + 1\) parâmetros adicionais ao modelo.
Observação importante: esse cálculo vale para um único kernel atuando sobre uma única feature map (entrada com um canal) e para um único filtro. Em arquiteturas práticas com múltiplos canais de entrada \(c\) e \(f\) filtros, cada filtro tem \(n\times n\times c\) pesos e 1 bias, portanto o total é \(f\times(n\times n\times c + 1)\).
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