وفق الفقرة المقدمة، كيف تتجنب الشبكات العصبية التجميلية الاضافه في التعلم الآلي؟
Context:فِي التَعَلُّمِ العميق، الشبكة العصبية التَقَلُّبِيَّة (CNN) هي فِئَةٌ من الشبكات العصبية الاصطناعية تُطبَق عَادَةً لتحليل الصور البصرية. الـ سي ان ان يستخدمون عملية رياضية تسمى التقلص بدل ضرب المصفوفة العامة في طبقة واحدة على الاقل. هُم مُصممون خصيصا لمعالجة بيانات البيكسل ويستخدمون في التعرف على الصور ومعالجتها. عِنْدَهُمْ تَطبيقات في التَعْرِيف الصور والفيديو، أنظمة التوصية، تصنيف الصور، تجزئة الصور، تحليل الصور الطبية، معالجة اللغة الطبيعية، واجهات الكمبيوتر الدماغي، وسلسلة زمنية مالية.  الـ CNNs معروفة ايضاً باسم شبكات عصبية اصطناعية غير متغيرة للتحول او شبكات عصبية اصطناعية غير متغيرة للفضاء (SIANN) ، استناداً الى بنية الوزن المشترك لـ نواة التقلص او المرشحات التي تنزلق على طول ميزات الإدخال وتوفر استجابات متكافئة الترجمة المعروفة باسم خرائط الميزات. من ناحية غير بديهية، معظم الشبكات العصبية التجميلية ليست ثابتة للترجمة، بسبب عملية الاختيار التنازلي التي تطبق على المدخلات.  الـ"سي ان ان" نسخة منتظمة من الـ"بيرسبترون" متعدد الطبقات. البيرسبترونات 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. الوسائل النموذجية للتنظيم، او لمنع الإفراط، تتضمن: معاقبة المعلمات أثناء التدريب (مثل خسارة الوزن) او تقليص الاتصال (اتصالات متخلفة، انقطاع، إلخ) تطوير مجموعات البيانات القوية ايضا يزيد من احتمال ان الـ CNNs سيكتسبون المبادئ العامة التي تميز مجموعة بيانات معينة بدل من الانحيازات من مجموعة فقيرة السكان.
الشبكة العصبية المتقلبة (CNN) لها طبقة متصلة بالكامل حيث كل خلية عصبية متصلة بكل خلية عصبية في الطبقة التالية، هذا الهيكل يساعد على تجنب الإفراط