وفقًا للفقرة المعطاة، كيفاش تتجنب الشبكات العصبية التجميلية الإفراط في التعلم الآلي؟
Context:في التعلم العميق، الشبكة العصبية التجميلية (CNN) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية الأكثر استخدامًا لتحليل الصور البصرية. تستخدم CNNs عملية رياضية تسمى التجانس بدلاً من ضرب المصفوفة العامة في طبقة واحدة على الأقل من طبقاتها. تم تصميمها خصيصًا لمعالجة بيانات البيكسل وتستخدم في التعرف على الصور ومعالجتها. ولديهم تطبيقات في التعرف على الصور والفيديو، وأنظمة التوصية، وتصنيف الصور، وتقسيم الصور، وتحليل الصور الطبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، وواجهات الدماغ والكمبيوتر، وسلسلة زمنية مالية.  تُعرف أيضًا شبكات العصبونات الاصطناعية غير المتغيرة بالتحول أو شبكات العصبونات الاصطناعية غير المتغيرة بالفضاء (SIANN) ، استنادًا إلى بنية الوزن المشترك للنواة أو المرشحات التجميلية التي تتزحلق على طول ميزات الإدخال وتوفر استجابات تعادل الترجمة المعروفة باسم خرائط الميزات. وبشكل غير بديهي، فإن معظم الشبكات العصبية التجميلية ليست ثابتة في الترجمة، وذلك بسبب عملية العينات المنخفضة التي تطبقها على المدخلات.  الـ سي إن إن هي نسخة منتظمة من البيرسبترونات متعددة الطبقات. عادةً ما تكون الأجهزة الإدراكية متعددة الطبقات شبكات مترابطة بالكامل، أي أن كل خلية عصبية في طبقة واحدة مرتبطة بجميع الخلايا العصبية في الطبقة التالية. "التوصيل الكامل" لهذه الشبكات يجعلها عرضة لخسارة البيانات. طرق نموذجية للتنظيم، أو منع الإفراط في التركيب، تشمل: معاقبة المعلمات أثناء التدريب (مثل التدهور في الوزن) أو تقليص الاتصال (التوصيلات المفروضة، التسرب، 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 فيها كل خلية عصبية متصلة بكل خلية عصبية في الطبقة التالية، وتساعد هذه الهيكل على تجنب الإفراط