Vamos analisar as alternativas apresentadas em relação ao treinamento supervisionado de redes neurais para reconhecimento de imagens, especialmente considerando o impacto de etiquetas incorretas. A) A correção das etiquetas incorretas e um novo treinamento - Esta é uma abordagem válida, pois corrigir as etiquetas erradas melhoraria a qualidade do treinamento. B) Testar novos hiperparâmetros - Embora isso possa ajudar a melhorar o desempenho do modelo, se as etiquetas estiverem erradas, o modelo ainda aprenderá informações incorretas. C) Um treinamento somente com as etiquetas corretas - Esta é uma abordagem ideal, pois garantiria que o modelo aprenda a partir de dados corretos. D) Aleatorizar as etiquetas e começar um novo treinamento - Isso não seria útil, pois aleatorizar as etiquetas tornaria o treinamento ainda mais confuso e sem sentido. E) Mudar a taxa de aprendizagem - Isso pode afetar a velocidade de convergência do modelo, mas não resolveria o problema das etiquetas incorretas. Diante dessa análise, a alternativa que não será de grande utilidade, considerando que as etiquetas estão erradas, é: D) aleatorizar as etiquetas e começar um novo treinamento.