حسب الفقرة المعطية، كيف بتتجنب الشبكات العصبية التجميلية الإفراط في التعلم الآلي؟
Context:في التعلم العميق، الشبكة العصبية الملتوية (CNN) هيئة من الشبكات العصبية الاصطناعية الأكثر شيوعًا لتحليل الصور البصرية. سي إن إن بيستعملو عملية رياضية تسمى التقلص بدل ضرب المصفوفة العامة في طبقة واحدة على الأقل من طبقاتهم. صممت خصيصا عشان تعالج بيانات البيكسل وتستعمل 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، وسلسلة زمنية مالية.  سي إن إن معروفين كمان بشبكات عصبية اصطناعية غير متغيرة أو غير متغيرة في الفضاء (سي أن أن) ، بناءً على بنية الوزن المشترك للنواة أو المرشحات التجميلية اللي بتتزحلق على طول ميزات الإدخال وتوفر استجابات تعادل الترجمة المعروفة باسم خرائط الميزات. بعكس الحدس، أغلب الشبكات العصبية التجميلية مش ثابتة للترجمة، بسبب عملية العينات المنخفضة اللي بتطبقها على المدخلات.  سي إن إن هيدي نسخ منتظمة من البيرسبترونات متعددة الطبقات. البيرسبترونات متعددة الطبقات عادة شبكات مترابطة بالكامل، يعني، كل خلية عصبية في طبقة واحدة متصلة بجميع الخلايا العصبية في الطبقة التالية. "التوصيل الكامل" لهالشبكات بيعملهم عرضة لبيانات زيادة. الطرق النموذجية للتنظيم، أو منع الإفراط في التجهيز، تشمل: تعاقب المعلمات أثناء التدريب (زي خسارة الوزن) أو تقليص الاتصال (اتصالات متخلفة، انقطاع، إلخ). تطوير مجموعات البيانات القوية زيادة بردو في احتمال إن سي إن إن بتتعلم المبادئ المعممة اللي بتخص مجموعة بيانات معينة بدل من التحيزات اللي بتخص مجموعة ذات سكانية قليلة.
الشبكة العصبية التدحرجية (CNN) ليها طبقة متصلة بالكامل حيث كل خلية عصبية متصلة بكل خلية عصبية في الطبقة التالية، هالبنية بتساعد في تجنب الإفراط