Question

No treinamento de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas (MLP), a escolha do tamanho do lote (batch size) no algoritmo de Descida de Gradiente Estocástica (SGD) impacta diretamente a dinâmica de otimização. Ao optar por um tamanho de lote intermediário (Mini-batch SGD) em detrimento do uso da base de dados completa (Batch SGD), o analista atinge o seguinte objetivo técnico:

Accepted Answer

C) equilibrar a velocidade de convergência e o custo computacional, otimizando a estimativa do gradiente por época.

Answer

A) garantir a convergência analítica em um único passo, eliminando o cálculo iterativo dos gradientes locais.

Answer

B) anular o efeito do ruído nas atualizações de parâmetros, estabilizando a trajetória da função de perda.

Answer

D) assegurar a convexidade estrita da superfície de erro, simplificando a geometria da função de custo global.

Answer

E) dispensar a necessidade de inicialização dos pesos, definindo os coeficientes iniciais de forma determinística.

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