Questão de Engenharia Elétrica/Eletrônica · CEBRASPE PF 2025 (nº 73)

O autoencoder é uma rede que aprende a comprimir a entrada em um espaço latente (representação compacta) e depois tenta reconstruí-la na saída. Quanto menor esse espaço, mais agressiva é a compressão, o que força a rede a descartar detalhes e aprender apenas o essencial — mas isso também limita a fidelidade da reconstrução.

• Correta: Errado. A frase inverte a relação: reduzir a dimensão latente diminui a capacidade de regenerar a informação, pois há menos "espaço" para armazenar os detalhes da entrada. O trecho que torna o item errado é: “maior será a sua capacidade de regenerar” — na verdade, quanto menor a dimensão, menor a capacidade de reconstrução fiel.

Como ficaria certo: Quanto maior for a dimensão do espaço de representação latente de um autoencoder (até o limite de overfitting), maior será a sua capacidade de regenerar a informação da entrada em sua saída.