GabaritoA — linear;
Gabarito: letra A. No tensorflow.keras.layers.Dense(...), quando nenhuma função de ativação é especificada, o padrão é a função linear (activation=None), que retorna a soma ponderada sem transformação não linear. Isso está documentado na API do Keras e é uma informação direta de implementação.
A banca FGV testa se o candidato conhece o comportamento default da camada densa, comum em frameworks de deep learning. Muitos confundem com a ReLU, que é amplamente usada em camadas ocultas, mas não é o padrão.
A função linear (identidade) é a padrão: Dense(units, activation='linear') equivale a Dense(units, activation=None). É a escolha correta.
ReLU é uma função de ativação popular, mas não é a padrão. Ela precisa ser explicitamente definida (activation='relu').
Sigmoide também não é padrão; é usada em problemas de classificação binária na camada de saída.
Softmax é utilizada para classificação multiclasse, não é o padrão.
Softplus é uma versão suave da ReLU, mas não é a ativação default.
Memorize: a camada Dense do Keras tem activation=None por padrão, que equivale a linear. Nas camadas ocultas você normalmente define activation='relu', e na saída 'sigmoid' ou 'softmax' conforme o problema. Não confunda o padrão com o mais usado.
Gabarito: letra A.
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