Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — FADESP 2026
Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação
- Código
- qg669215
- Banca
- FADESP
- Órgão
- SEFAZ-PA
- Ano
- 2026
- Nível
- Superior
- Cargo
- Analista Fazendário
Uma rede neural profunda pode apresentar baixo erro no conjunto de treinamento e desempenho insatisfatório em dados não vistos, mesmo após múltiplas épocas de treinamento. Nesse contexto, considerando restrições que preservam a arquitetura fundamental do modelo, a estratégia que atua de forma mais adequada sobre o fenômeno descrito é
- Ao aumento da taxa de aprendizado combinado à supressão de funções de ativação, o qual reduz a variância do modelo, promovendo melhor capacidade de generalização.
- Ba introdução de mecanismos de regularização, dropout durante o treinamento e interrupção antecipada baseada no erro de validação, que atua diretamente na redução do sobreajuste.
- Ca diminuição do conjunto de dados de treinamento, associada ao aumento do número de épocas, favorecendo a estabilização do erro de validação, ao limitar a capacidade de memorização do modelo.
- Da substituição de métodos iterativos de otimização por estratégias de busca exaustiva, garantindo a convergência global e eliminando discrepâncias entre erro de treinamento e validação.
- Ea exclusão da camada de saída durante o treinamento, o que permite que as camadas internas aprendam representações mais gerais, reduzindo o erro de generalização.