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As redes neurais podem apresentar problemas, não conseguindo diferenciar de maneira satisfatória a classificação entre os exemplos apresentados na etapa de treinamento, o que pode ser classificado de diferentes maneiras, por exemplo em: high bias e high variance . Considerando essas duas abordagens, relacione adequadamente suas características descritas abaixo aos termos aos quais se referem: 1 – High bias . 2 – High variance . I – Aumentar número de epochs . II – Aumentar o conjunto de dados de treinamento. III – Regularização. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos.
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JUSTIFICATIVA A sentença I se enquadra no conceito 1, pois aumentar o número de epochs é uma das características do high bias , além de mais hidden layers ou mais hidden units (neurônios) e tentar outro modelo. A sentença II se enquadra no conceito 2, pois aumentar o conjunto de dados de treinamento é uma das características do high variance , além de regularização e tentar outro modelo. A sentença III se enquadra no conceito 2, pois a regularização é uma das características do high variance , além de aumentar o conjunto de dados de treinamento e tentar outro modelo.