Sobre as redes neurais convolucionais (CNNs) é cor...

Q: Sobre as redes neurais convolucionais (CNNs) é correto afirmar que

A) ao treinar CNNs utilizando transferência de aprendizado, começamos com um modelo pré-treinado e executamos numa nova tarefa qualquer, sem precisar se preocupar com o formato e o tipo de dados. | B) as últimas camadas convolucionais de uma rede neural CNN são capazes de extrair características mais baixo nível dos dados, como linhas, círculos e pontos, enquanto as primeiras camadas extraem características mais alto nível, detalhes mais específicos dos objetos reconhecidos. | C) ao treinar CNNs utilizando transferência de aprendizado para ajuste fino, começamos com um modelo pré-treinado e atualizamos todos os parâmetros do modelo para nossa nova tarefa, basicamente retreinando todo o modelo. | D) uma rede neural convolucional pode ser utilizada para reconhecer os mais variados tipos de dados. Por exemplo, textos, imagens e dados de clientes. Para isso, basta que os dados de entrada sejam transformados por alguma técnica de extração de características em simples vetores de características. | E) as camadas de pooling das CNNS são capazes de extrair características de médio nível, reconhecendo características que são mais detalhadas que as primeiras camadas convolucionais.

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Ano: 2023Banca: FGVOrganização: CGE-SCDisciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

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