Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Redes Neurais — FGV 2022

Durante o treinamento de uma rede neural artificial para classificação de imagens, foi observado o comportamento descrito pelo gráfico abaixo, que mostra a evolução do erro conforme o número de iterações.   O classificador em questão foi treinado em um conjunto de dados particionado (holdout) em 60%/30%/10% (treinamento/validação/teste). Entretanto, os especialistas envolvidos consideraram o modelo obtido insatisfatório após analisarem o gráfico. Considerando essas informações, duas técnicas que poderiam ser utilizadas para contornar o problema encontrado são:

1. AParada precoce, Minimização de Entropia Cruzada;
2. BValidação cruzada, Dropout;
3. CSobreamostragem, Gradiente Descendente Estocástico;
4. DDropout, Parada em convergência;
5. EMinimização de Entropia Cruzada, Validação cruzada.