Impactos da Ferramenta KerasTuner em Modelo de Predição Baseado em LSTM para Pecuária Sustentável - Lemos, Davi L.; Durgante, Bianca O.; Perez, Naylor B.; Pinho, Leonardo B. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2024: Anais da XXIV Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2024)
O trabalho analisa o impacto da ferramenta de autoajuste KerasTuner em um modelo de Rede Neural Recorrente LSTM de predição de massa de forragem para pecuária sustentável, originalmente ajustado empiricamente. Resultados preliminares indicam melhora de 30% na acurácia, associada a um aumento entre 80% e 110% no tempo de treinamento, proporcional à quantidade de hiperparâmetros autoajustados, divergindo das escolhas originais.