وفق الفقرة المقدمة، كيفاش الشبكات العصبية الملتوية تتجنب الإفراط في التعلم الآلي؟
Context:في التعلم العميق، الشبكة العصبية الملتوية (CNN) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في الغالب لتحليل الصور البصرية. سي ان ان يستخدموا عملية رياضية تسمى التجديف في مكان ضرب المصفوفة العامة في طبقة واحدة على الأقل من طبقاتهم. صممت خصيصا لتعالج بيانات البيكسل وتستعمل في التعرف على الصور ومعالجتها. يمتلكوا تطبيقات في التعرف على الصور والفيديو، وأنظمة التوصية، وتصنيف الصور، وتقسيم الصور، وتحليل الصور الطبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، وواجهات الكمبيوتر الدماغية، وسلسلة زمنية مالية.  ال سي ان ان معروفين كمان باسم شبكات عصبية اصطناعية غير متغيرة في التحول أو شبكات عصبية اصطناعية غير متغيرة في الفضاء (سي ان ان) ، على أساس بنية الوزن المشترك للنواة أو المرشحات المتقلبة التي تتزحلق على طول الميزات المدخلة وتوفر استجابات متكافئة الترجمة المعروفة باسم خرائط الميزات. بالعكس من الحدس، معظم الشبكات العصبية المتقلبة ما هيش ثابتة للترجمة، بسبب عملية التخفيض في العينات التي تطبقها على المدخلات.  سي إن إن هي نسخة منتظمة من البيرسبترونات متعددة الطبقات. إدراكات متعددة طبقات عادة ما تكون شبكات مرتبطة بالكامل، أي كل خلية عصبية في طبقة واحدة مرتبطة بجميع الخلايا العصبية في الطبقة التالية. "التوصيل الكامل" للشبكات هاذي يجعلها عرضة للكثير من المعلومات. الطرق المعتادة للتنظيم، أو لمنع الإفراط في التركيب، تتضمن: تعاقب المعلمات أثناء التدريب (مثل خسارة الوزن) أو تقليص الاتصال (التواصلات المفروضة، التسرب، إلخ.) تطوير مجموعات البيانات القوية زيد من احتمال أن سي إن إن يتعلموا المبادئ العامة اللي تتميز بمجموعة بيانات معينة بدلًا من التحيزات في مجموعة قليلة السكان.
الشبكة العصبية المتقلبة (CNN) عندها طبقة متصلة بالكامل فيها كل نورون متصل لكل نورون في الطبقة التالية، هيكل هذا يساعد على تجنب الإفراط في التكيف