Question

Durante o treinamento de uma rede neural artificial, técnicas de regularização baseadas nas normas L1 e L2 podem ser incorporadas à função de perda com o objetivo de melhorar a capacidade de generalização do modelo. Com base nessas informações, assinale a alternativa correta.

Accepted Answer

D) A regularização L1 tende a produzir soluções esparsas, conduzindo diversos pesos a assumirem valor zero.

Answer

A) A regularização L1 penaliza o quadrado dos pesos da rede, favorecendo distribuições contínuas de parâmetros com magnitudes semelhantes.

Answer

B) A regularização L2 penaliza o valor absoluto dos pesos, promovendo a eliminação gradual de conexões por meio da indução de esparsidade.

Answer

C) As regularizações L1 e L2 alteram a dinâmica do algoritmo de retropropagação, preservando inalterada a função de perda original do modelo.

Answer

E) A regularização L2 elimina parâmetros redundantes da arquitetura, concentrando a variação dos dados nos neurônios de maior relevância.

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