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Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Redes Neurais — FGV 2024

TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialRedes Neurais
Código
fg165323
Banca
FGV
Órgão
CVM
Ano
2024
Cargo
Ana ( )
Considere o código python a seguir. import torch from torch import nn, Tensor   class CVMNet(nn.Module):    def init(self,                 dim_in: int,                 dim_hidden: int,                 n_classes: int):     super().init()     self.i_layer = nn.Linear(dim_in, dim_hidden)     self.h_layer = nn.Sequential(      nn.Linear(dim_hidden, dim_hidden // 2),      nn.Tanh()    )    self.o_layer = nn.Sequential(      nn.Dropout(0.2),      nn.Linear(dim_hidden // 2, n_classes),      nn.Softmax(dim=-1)    )   def forward(self, x: Tensor):    return self.o_layer(self.h_layer(self.i_layer(x)))   model = CVMNet(400, 100, 3) pred = model(torch.eye(20).flatten()).detach()   Sobre a variável pred, é correto afirmar que:
  1. Aseus gradientes foram preparados para a retropropagação;
  2. Bseus valores, quando somados, resultam em 1.0;
  3. Csua dimensão é 50;
  4. Dseus valores serão os mesmos para qualquer execução do código;
  5. Esua dimensão é 1.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — seus valores, quando somados, resultam em 1.0;

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