P23 | Resolución de ejercicios
Authored by Chiara Calviello Crusella
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
ReLU es una función de ...
... costo.
... activación.
... pérdida.
2.
MULTIPLE SELECT QUESTION
2 mins • 1 pt
La función ReLU ayuda a mitigar el problema del gradiente que se desvanece si, por la red neuronal, fluyen ...
... tanto positivos como negativos.
... sólo positivos.
... sólo negativos.
3.
MULTIPLE SELECT QUESTION
2 mins • 1 pt
La función Leaky ReLU ayuda a mitigar el problema del gradiente que se desvanece si, por la red neuronal, fluyen ...
... tanto positivos como negativos.
... sólo positivos.
... sólo negativos.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
El teorema de aproximación universal de Hornik establece que una red feedforward con una sola capa oculta es suficiente para aproximar, con precisión arbitraria, cualquier función con un número finito de discontinuidades, siempre y cuando las funciones de activación de las neuronas sean lineales.
Verdadero
Falso
Answer explanation
Siempre y cuando las funciones de activación de las neuronas sean NO lineales.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
La función de pérdida asociada a todo perceptrón multicapa es siempre convexa.
Verdadero
Falso
Answer explanation
De hecho, suele ser NO convexa.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
Con una cantidad suficiente de iteraciones, el algoritmo de descenso por gradiente garantiza encontrar el mínimo global en funciones no-convexas.
Verdadero
Falso
Answer explanation
NO lo garantiza.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 1 pt
Con una cantidad suficiente de iteraciones y un tamaño del paso adecuado, el algoritmo de descenso por gradiente garantiza encontrar el mínimo global en funciones convexas.
Verdadero
Falso
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