حسب الفقرة المعطاة، كيف بتتجنب الشبكات العصبية التجميلية الإفراط في التعلم الآلي؟
Context:في التعلم العميق، الشبكة العصبية التجميلية (CNN) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية الأكثر استخدامًا لتحليل الصور البصرية. سي إن إن بيستخدموا عملية رياضية بتتسمى التجعد بدل ضرب المصفوفة العامة في واحدة من طبقاتهم على الأقل. تم تصميمها خصيصًا لمعالجة بيانات البيكسل وتستخدم في التعرف على الصور ومعالجتها. عندهم تطبيقات في التعرف على الصور والفيديو ، وأنظمة التوصية ، وتصنيف الصور ، وتقسيم الصور ، وتحليل الصور الطبية ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وواجهات الكمبيوتر الدماغية ، وسلسلة زمنية مالية.  تُعرف شبكات العصبونات الاصطناعية المتغيرة في التحول أو الشبكات العصبونية الاصطناعية المتغيرة في الفضاء (SIANN) ، بناءً على بنية الوزن المشترك لبنات التجويف أو المرشحات اللي بتتزحلق على طول ميزات الإدخال وتوفر استجابات متكافئة الترجمة المعروفة باسم خرائط الميزات. بشكل غير بديهي، معظم الشبكات العصبية التجميلية مش ثابتة للترجمة، بسبب عملية التخفيض اللي بتطبقها على المدخلات.  سي إن إن هي نسخ منتظمة من البيرسبترونات متعددة الطبقات. عادةً ما تكون البيرسبترونات متعددة الطبقات شبكات متصلة بالكامل، يعني، كل خلية عصبية في طبقة واحدة مرتبطة بجميع الخلايا العصبية في الطبقة التالية. "التوصيل الكامل" لهذه الشبكات بيعملها عرضة لخسارة البيانات. من الطرق المعتادة للتنظيم ، أو منع الإفراط ، هي: معاقبة المعلمات أثناء التدريب (مثل تدهور الوزن) أو تقليص الاتصال (اتصالات متخطية ، انقطاع ، إلخ). بتزيد تطوير مجموعات البيانات القوية بردو احتمالية أن تتعلم CNNs المبادئ العامة اللي بتصف مجموعة بيانات معينة بدلًا من التحيزات في مجموعة قليلة السكان.
الشبكة العصبية التجميلية (CNN) ليها طبقة متصلة بالكامل فيها كل خلية عصبية مرتبطة بكل خلية عصبية في الطبقة التالية، بيساعد هيكل ده على تجنب الإفراط في التكيف