Durante o treinamento de uma rede neural artificial para classificação de imagens, foi observado o comportamento descrito pelo gráfico abaixo, que mostra a e...

30195|Programação|superior

2022

FGV

Durante o treinamento de uma rede neural artificial para classificação de imagens, foi observado o comportamento descrito pelo gráfico abaixo, que mostra a evolução do erro conforme o número de iterações.

[4c16468154071734712fb9979fd8022442646c63ba6f87e25b5b6ed5d05224aa-75-0.jpg]

O classificador em questão foi treinado em um conjunto de dados particionado (holdout) em 60%/30%/10% (treinamento/validação/ teste). Entretanto, os especialistas envolvidos consideraram o modelo obtido insatisfatório após analisarem o gráfico.

Considerando essas informações, duas técnicas que poderiam ser utilizadas para contornar o problema encontrado são:

A
Parada precoce, Minimização de Entropia Cruzada;
B
Validação cruzada, Dropout;
C
Sobreamostragem, Gradiente Descendente Estocástico;
D
Dropout, Parada em convergência;
E
Minimização de Entropia Cruzada, Validação cruzada.

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