وفق الفقرة المقدمة، كيف تتجنب الشبكات العصبية التجميلية الإفراط في التعلم الآلي؟
Context:في التعلم العميق، الشبكة العصبية التجميلية (CNN) عبارة عن فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية الأكثر شيوعًا تطبيقًا لتحليل الصور البصرية. سي ان ان يستخدمون عملية رياضية تسمى التجهيز بدلاً من ضرب المصفوفة العامة في طبقة واحدة على الأقل. هم مصممون خصيصا لمعالجة بيانات البيكسل ويستخدمون 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 العصبية الاصطناعية (CNN) باسم شبكات العصبية الاصطناعية غير المتغيرة للتحول (Shift Invariant) أو شبكات العصبية الاصطناعية غير المتغيرة للمساحة (Space Invariant Artificial Neural Networks) (SIANN) ، استناداً إلى بنية الوزن المشترك لـ نواة التجهيز أو المرشحات التي تنزلق على طول ميزات الإدخال وتوفر استجابات متكافئة الترجمة المعروفة باسم خرائط الميزات. عكس الحدس، معظم الشبكات العصبية التجميلية ليست ثابتة للترجمة، بسبب عملية الاختيار المتدني التي تطبقها على المدخلات.  الـ (سي ان ان) نسخة منتظمه من الـ (بيرسبترون) متعدد الطبقات. الملاحظات متعددة الطبقات عادة شبكات متصلة بالكامل، أي كل خلية عصبية في طبقة واحدة متصلة بجميع الخلايا العصبية في الطبقة التالية. "التوصيل الكامل" لهذه الشبكات يجعلها عرضة لخسارة البيانات. طرق نموذجية للتنظيم، أو منع الإفراط، تشمل: معاقبة المعلمات أثناء التدريب (مثل خسارة الوزن) أو تقليص الاتصال (اتصالات متخلفة، انقطاع، إلخ). تطوير مجموعات بيانات قوية يزيد ايضا من احتمال ان الـ CNNs يتعلموا المبادئ العامة التي تميز مجموعة بيانات معينة بدلا من التحيزات في مجموعة ذات سكان فقراء.
الشبكة العصبية التجميلية (CNN) لها طبقة متصلة بالكامل حيث كل خلية عصبية متصلة بكل خلية عصبية في الطبقة التالية، هذا الهيكل يساعد على تجنب الإفراط