Redes neurais profundas (do inglês Deep
Neural Network - DNN) são um tipo de rede neural artificial cuja estrutura possui múltiplas camadas ocultas entre a camada de entrada e a camada
de saída, cada uma com seus próprios pesos e bias.
As múltiplas camadas proporcionam que as DNNs
aprendam representações complexas dos dados, apresentando bons resultados para tarefas complexas como o processamento de linguagem natural,
o reconhecimento ou classificação de imagens ou
áudio, por exemplo. Especificamente para o problema de classificação de imagens de cães e gatos,
qual dos algoritmos abaixo é utilizado para ajustar
os pesos das conexões e bias em uma rede neural
e que pode melhorar na acurácia da classificação
das imagens?