Funções de ativação de redes neurais e como são cobradas em concursos

Olá, pessoal! Hoje vamos falar sobre funções de ativação. Se você está estudando machine learning ou deep learning, provavelmente já ouviu falar delas. As funções de ativação são fundamentais para o funcionamento das redes neurais, e são responsáveis por garantir a não-linearidade das operações realizadas pelas camadas da rede.

Vamos começar explicando o que é uma função de ativação. Em termos simples, é uma função matemática que é aplicada a um conjunto de dados na saída de uma camada da rede neural. Essa função é responsável por introduzir a não-linearidade na rede, o que permite que ela seja capaz de aprender e modelar relações complexas nos dados.

Existem vários tipos de funções de ativação disponíveis para uso em redes neurais. Alguns exemplos incluem a função sigmóide, a função ReLU, a função tangente hiperbólica e a função softmax. Cada uma dessas funções tem suas próprias propriedades e é mais adequada para diferentes tipos de tarefas.

A função sigmóide, por exemplo, é uma função que mapeia qualquer valor de entrada para um valor entre 0 e 1. É frequentemente usada em tarefas de classificação binária, mas tem a desvantagem de que, quando usada em camadas profundas, pode causar o problema de desvanecimento do gradiente.

A função ReLU, por outro lado, é uma função muito popular em deep learning. Ela retorna o valor de entrada se este for positivo e zero se for negativo. A função ReLU é computacionalmente eficiente e tem um bom desempenho em tarefas de classificação e de regressão.

A função tangente hiperbólica, ou tanh, é semelhante à função sigmóide, mas mapeia os valores de entrada para um intervalo entre -1 e 1. É frequentemente usada em redes neurais para modelar relações não lineares em tarefas de classificação e regressão.

A função softmax é frequentemente usada em tarefas de classificação multiclasse. Ela transforma um conjunto de valores de entrada em uma distribuição de probabilidade, o que significa que a soma de todas as saídas da função softmax é igual a 1. Isso permite que a rede neural atribua uma probabilidade a cada classe possível.

Além dessas funções, existem muitas outras disponíveis para uso em redes neurais. Algumas dessas funções são menos conhecidas, mas podem ser úteis em situações específicas. Por exemplo, a função ELU é uma variação da função ReLU que tenta mitigar o problema do desvanecimento do gradiente em camadas profundas.

Quando se trata de escolher a função de ativação certa para uma tarefa específica, é importante levar em consideração vários fatores. Um deles é o tipo de tarefa que está sendo realizada – por exemplo, uma tarefa de classificação pode exigir uma função de ativação diferente de uma tarefa de regressão. Além disso, é importante considerar a arquitetura geral da rede neural e as propriedades específicas de cada função de ativação.

Um ponto importante a ser lembrado é que as funções de ativação não são as únicas responsáveis pelo desempenho da rede. Existem muitos outros fatores que afetam o desempenho, como a taxa de aprendizagem, o número de camadas da rede, o tamanho do conjunto de dados de treinamento e o número de neurônios em cada camada. No entanto, as funções de ativação desempenham um papel fundamental na garantia da não-linearidade da rede, o que é essencial para sua capacidade de modelar relações complexas nos dados.

Uma coisa importante a se lembrar é que diferentes funções de ativação podem levar a resultados diferentes. Por exemplo, em algumas tarefas de classificação, a função ReLU pode levar a uma precisão mais alta do que a função sigmóide. É importante experimentar diferentes funções de ativação e ajustar outros hiperparâmetros da rede para encontrar a configuração ideal para uma determinada tarefa.

Além disso, é importante observar que as funções de ativação são uma das muitas ferramentas disponíveis para modelar redes neurais. À medida que a pesquisa em deep learning avança, novas técnicas e abordagens são desenvolvidas, e as funções de ativação podem não ser a melhor opção em todas as situações. No entanto, por enquanto, as funções de ativação são uma parte importante do arsenal de ferramentas disponíveis para desenvolver redes neurais eficazes.

Por fim, é importante observar que, embora as funções de ativação sejam uma parte fundamental do processo de treinamento de redes neurais, elas podem ser complexas e difíceis de entender. Se você está apenas começando com deep learning, pode ser útil experimentar com diferentes funções de ativação em uma rede simples e examinar os resultados para entender como elas afetam o desempenho da rede.

Agora vamos ver dois exemplos de como elas podem ser cobradas em concursos:

Prova: CESPE / CEBRASPE – 2022 – Petrobras – Ciência de Dados

As funções de ativação são elementos importantes nas redes neurais artificiais; essas funções introduzem componente não linear nas redes neurais, fazendo que elas possam aprender mais do que relações lineares entre as variáveis dependentes e independentes, tornando-as capazes de modelar também relações não lineares.

Gabarito: C

Comentários: a questão acerta em falar da introdução da não linearidade nas redes neurais artificiais em decorrência do uso de funções de ativação.

Prova: CESPE / CEBRASPE – 2022 – Petrobras – Ciência de Dados

Em RNA formada unicamente de perceptron, uma pequena alteração nos pesos de um único perceptron na rede pode ocasionar grandes mudanças na saída desse perceptron; mesmo com a inserção das funções de ativação, não é possível controlar o nível da mudança, por isso, essas redes são voltadas para a resolução de problemas específicos, tais como regressão e previsão de séries temporais.

Gabarito: E

Comentário: as funções de ativação modulam as entradas dos perceptrons, trazendo uma saída de certa forma controlada. Por exemplo, a função sigmóide, não importando a entrada de dados, vai sempre retornar um valor entre 0 e 1. Assim, as funções de ativação controlam o nível da mudança na saída dos perceptrons e a questão está errada.