Para entender o papel da função de ativação em uma rede neural, é importante saber que ela é responsável por introduzir não-linearidade no modelo. Isso é crucial porque, sem a não-linearidade, a rede neural se comportaria como uma combinação linear das entradas, limitando sua capacidade de aprender relações complexas entre os dados. Vamos analisar as alternativas: A) Calcular o erro da rede durante o treinamento, para que os pesos possam ser ajustados corretamente. - Isso é feito pela função de perda, não pela função de ativação. B) Normalizar os dados de entrada para garantir que a rede tenha um desempenho mais estável durante o treinamento. - A normalização é uma etapa de pré-processamento, não o papel da função de ativação. C) Propagar o erro de uma camada para outra, garantindo que o modelo aprenda de forma eficiente. - Isso é parte do algoritmo de retropropagação, não da função de ativação. D) Atualizar os pesos da rede com base no gradiente calculado, ajustando o modelo durante o treinamento. - Isso também se refere ao processo de otimização, não à função de ativação. E) Introduzir não-linearidade no modelo, permitindo que a rede aprenda relações complexas entre as entradas e saídas. - Esta é a descrição correta do papel da função de ativação. Portanto, a alternativa correta é: E) Introduzir não-linearidade no modelo, permitindo que a rede aprenda relações complexas entre as entradas e saídas.