- d) Qual o valor esperado de acurácia após o treinamento do modelo?
2ª etapa:
Explique a estrutura do modelo CNN utilizado no script do Colab, abordando os seguintes pontos:
- a) Descreva as diferentes camadas da CNN, suas funções e parâmetros principais.
- b) Explique o propósito das funções de ativação utilizadas.
- c) Justifique a escolha do otimizador e da função de perda.
- d) Comente sobre os resultados obtidos e como poderiam ser melhorados.
3ª etapa:
Explique a matriz de confusão e calcule as métricas de avaliação do modelo, incluindo acurácia, precisão, recall e F1-score. Complementar o script para incluir esses cálculos.
