حسب الفقرة المعطاة، كيف تتجنب الشبكات العصبية التجميلية الإفراط في التعلم الآلي؟
Context:في التعلم العميق، الشبكة العصبية التجميلية (CNN) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية الأكثر شيوعًا تطبيقًا لتحليل الصور البصرية. سي إن إن يستخدمون عملية رياضية تسمى التقلص بدلاً من ضرب المصفوفة العامة في طبقة واحدة على الأقل. صممت خصيصا 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 الدماغ والكمبيوتر، والسلسلة الزمنية المالية.  تُعرف CNN أيضًا باسم شبكات عصبية اصطناعية غير متغيرة للتحول أو شبكات عصبية اصطناعية غير متغيرة للفضاء (SIANN) ، استنادًا إلى بنية الوزن المشترك للنواة أو المرشحات التجميلية التي تنزلق على طول ميزات الإدخال وتوفر استجابات متكافئة الترجمة المعروفة باسم خرائط الميزات. بشكل غير بديهي، معظم الشبكات العصبية التجميلية ليست ثابتة في الترجمة، بسبب عملية العينات المنخفضة التي تطبقها على المدخلات.  الـ سي إن إن هي نسخة منتظمة من الـ بيرسبترونات متعددة الطبقات. عادةً ما تكون البيرسبترونات متعددة الطبقات شبكات مترابطة بالكامل، أي أن 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 البيانات القوية يزيد أيضًا من احتمال أن تتعلم CNNs المبادئ العامة التي تميز مجموعة بيانات معينة بدلاً 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، وهذا الهيكل يساعد على تجنب الإفراط