Kwa mujibu wa kifungu aliyopewa, jinsi convolutional mitandao neuronal kuepuka overfitting katika kujifunza mashine?
Context:Katika kujifunza kwa kina, mtandao wa neva wa convolutional (CNN) ni darasa la mtandao wa neva bandia kawaida hutumiwa kuchambua picha za kuona. CNNs kutumia hesabu operesheni inayoitwa convolution katika nafasi ya jumla matrix kuzidisha katika angalau moja ya tabaka yao. Wao ni hasa iliyoundwa na mchakato data pixel na hutumiwa katika utambuzi wa picha na usindikaji. Wana matumizi katika picha na video utambuzi, mifumo ya kupendekeza, picha uainishaji, picha segmentation, matibabu picha uchambuzi, lugha ya asili usindikaji, ubongo-kompyuta interfaces, na mfululizo wa muda wa kifedha.  CNNs pia hujulikana kama Shift Invariant au Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN), kulingana na usanifu wa kushiriki uzito wa nyuzinyuzi za kuunganishwa au vichungi ambavyo huteleza kando ya huduma za kuingiza na kutoa majibu ya tafsiri-sawa inayojulikana kama ramani za huduma. Counter-intuitively, wengi convolutional mitandao ya neva si invariant kwa tafsiri, kutokana na operesheni downsampling wao kuomba kwa pembejeo.  CNNs ni matoleo ya kawaida ya perceptrons multilayer. Kwa kawaida, chembe za neva zilizo katika tabaka moja huunganishwa na chembe zote zilizo katika tabaka inayofuata. "Uunganisho kamili" wa mitandao hii huwafanya wawe na uwezekano wa kuingilia data. Njia za kawaida za kurekebisha, au kuzuia overfitting, ni pamoja na: kuadhibu vigezo wakati wa mafunzo (kama vile kupoteza uzito) au trimming uhusiano (likosa uhusiano, dropout, nk) Kuendeleza datasets imara pia huongeza uwezekano kwamba CNNs kujifunza kanuni generalized kwamba sifa data fulani badala ya biases ya seti maskini-watu.
Mtandao wa Neural Convolutional (CNN) una safu iliyounganishwa kikamilifu ambayo kila neuron imeunganishwa na kila neuron katika safu inayofuata, muundo huu husaidia kuepuka overfitting