A Quando se utiliza transfer learning, uma vez que o modelo é carregado, não é possível ajustar seus pesos para melhorar a performance na tarefa-alvo.
B O transfer learning permite reutilizar modelos pré-treinados em grandes conjuntos de dados, como, por exemplo, o ImageNet, para aplicações específicas.
C As técnicas de transfer learning não são adequadas para aplicações que envolvem reconhecimento facial devido à necessidade de dados específicos.
D Durante o treinamento de redes convolucionais, os pesos iniciais sempre começam com valores aleatórios, independentemente de ser um modelo pré-treinado ou não.
E O transfer learning consiste em treinar um modelo raso desde o princípio, utilizando apenas o conjunto de dados da aplicação específica, sem considerar modelo pré-treinados.