حسب الفقرة المعطاة، كيف بتتجنب 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 يستخدموا عملية رياضية تسمى التجهيز بدل ضرب المصفوفة العامة في طبقة واحدة على الأقل من طبقاتهم. صممت خصيصاً 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 الكمبيوتر الدماغية، وسلسلة زمنية مالية.  الشبكات العصبية الاصطناعية المعروفة أيضًا باسم شبكات العصبية الاصطناعية غير المتغيرة أو غير المتغيرة في الفضاء (SIANN) ، تعتمد على بنية الوزن المشترك لأشعة التقلص أو المرشحات التي تنزلق على طول ميزات الإدخال وتوفر استجابات متكافئة الترجمة المعروفة باسم خرائط الميزات. من ناحية غير بديهية، معظم الشبكات العصبية التجميلية مش ثابتة بالنسبة للترجمة، بسبب عملية العينات المنخفضة اللي بتطبقها على المدخلات.  سي إن إن هي نسخ منتظمة من البيرسبترونات متعددة 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. الطرق النموذجية للتنظيم، أو منع الإفراط، تشمل: معاقبة المعلمات أثناء التدريب (كالتدهور في الوزن) أو تقليص الاتصال (اتصالات متخلفة، انقطاع، إلخ.) تطوير مجموعات البيانات القوية زيادة احتمالية أن الـ CNNs بتتعلم المبادئ العامة التي تميز مجموعة بيانات معينة بدلًا من التحيزات في مجموعة ذات سكانية ضعيفة.
الشبكة العصبية التجميلية (CNN) عنده طبقة متصلة بالكامل حيث كل خلية عصبية متصلة بكل خلية عصبية في الطبقة التالية، هيكل هذا يساعد على تجنب الإفراط