Durante a discussão sobre a função SoftMax, há um erro conceitual na explanação. Para explicar o funcionamento da função de ativação, a instrutora inseri probabilidades manualmente (o que funciona bem para fins didáticos), mas diz que divide esses valores por 100, isso está incorreto, pois 67%=0.67, já que o símbolo de "%" literalmente significa "dividido por 100". Fora isso, da forma como é exposto, passa-se a ideia de que as entradas da função SoftMax devem ser probabilidades, o que é falso, essa função simplesmente normaliza qualquer vetor de entrada que ela recebe, como pode ser visto na documentação do tensorflow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/softmax. Sugiro revisão deste vídeo para eliminar problemas na aprendizagem.
resposta
[Reclamação] Erro conceitual
Oii, Miguel! Tudo bem?
Agradeço muito por nos trazer suas observações sobre a aula. É muito válido e nos ajuda na melhoria contínua de nossos conteúdos.
Miguel, quanto a divisão por 100, concordo com você. Quando convertendo porcentagens em decimais, devemos de fato dividir o valor por 100. Mas, nesse caso, a instrutora pode ter se referido a "dividir por 100" no sentido de converter a porcentagem em um decimal, não como um passo adicional após a conversão.
E sobre a função Softmax é utilizada para normalizar um vetor de entrada, independentemente de serem probabilidades ou não. A ideia é que ela atribui um percentual de probabilidade para cada categoria, e essas probabilidades são agrupadas e somadas, resultando em um número de 0 a 1.
Repassaremos o seu feedback para a equipe responsável para poder verificar e corrigir qualquer erro conceitual. E, mais uma vez, agradeço por nos fornecer sugestões de melhorias. A Alura sempre estará aberta para diálogos como este, que são sempre úteis e contribuem para o desenvolvimento e experiência de vocêS na plataforma.
Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum para podermos te auxiliar.
Bons estudos, Miguel!