Questão nº 77
Questão de Engenharia Elétrica/Eletrônica · CEBRASPE PF 2025 (nº 77)
No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.
A arquitetura de uma rede neural pode ser construída para a resolução de problema de regressão logística com múltiplas classes, ajustando-se, entre outros elementos dessa arquitetura, a camada de saída da rede neural com quantidade de nós igual à quantidade de classes do problema.
Resposta comentada
O conceito-chave é que, em classificação multiclasse, a camada de saída da rede neural precisa ter um neurônio para cada classe possível — assim, cada neurônio "acende" (ativa) para indicar a probabilidade daquela classe. A arquitetura é flexível: você ajusta o número de nós de saída conforme o problema, e a função de ativação (como softmax) converte os valores em probabilidades que somam 1.
- Correta: Certo. Ajustar a camada de saída com quantidade de nós igual ao número de classes é exatamente o procedimento padrão para regressão logística multiclasse (também chamada de softmax regression), pois cada nó representa uma classe distinta.
Fica de olho: A banca pode trocar "camada de saída" por "camada oculta" ou "camada de entrada" — o número de nós na camada de entrada é definido pela quantidade de atributos/features dos dados, não pelo número de classes. Outra pegadinha comum é afirmar que, para multiclasse, basta um único nó de saída com limiar (isso só funciona para binário), ou que a função de ativação deve ser sigmoide pura (na multiclasse usa-se softmax).
Fonte: CEBRASPE PF 2025 Perito Criminal Federal - Engenharia Elétrica/Eletrônica. Reproduzida para fins de estudo.