No projeto de um sistema de reconhecimento facial para controle
de acesso, a Engenharia de Computação utiliza Redes Neurais
Convolucionais (CNNs).
O papel principal da camada convolucional em uma CNN na análise
de imagens é

Question

No projeto de um sistema de reconhecimento facial para controle
de acesso, a Engenharia de Computação utiliza Redes Neurais
Convolucionais (CNNs).
O papel principal da camada convolucional em uma CNN na análise
de imagens é Alternativa A: aplicar funções de ativação não lineares a todo o input. Ou Alternativa B: reduzir a dimensionalidade da imagem por amostragem Ou Alternativa C: gerar texto descritivo a partir da imagem. Ou Alternativa D: calcular a soma ponderada das entradas, tratando a imagem
como um vetor plano. Ou Alternativa E: extrair características locais e espaciais da imagem usando
filtros.

Rick · Accepted Answer

Alternativa [E] extrair características locais e espaciais da imagem usando
filtros. Nas Redes Neurais Convolucionais (CNNs), a camada convolucional tem como principal função:detectar padrões locais;identificar bordas, texturas, formas;extrair características espaciais da imagem.Isso é feito por meio de:filtros (kernels);operações de convolução.Análise das alternativasA) funções de ativação são aplicadas em outras etapas.B) redução dimensional é papel típico de pooling.C) geração de texto não é função da convolução.D) tratar imagem como vetor plano é mais típico de redes densas.E) correta.Gabarito: E

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No projeto de um sistema de reconhecimento facial para contr...

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