Wie vermeiden Faltungsneuronale Netze beim maschinellen Lernen ein Overfitting?
According to the given paragraph, how do convolutional neural networks avoid overfitting in machine learning?
A Convolutional Neural Network (CNN) has a fully connected layer in which each neuron is connected to every neuron in the next layer, this structure helps to avoid overfitting
Ein Convolutional Neural Network (CNN) hat eine vollständig verbundene Schicht, in der jedes Neuron mit jedem Neuron der nächsten Schicht verbunden ist.
summarization
Im Bereich des Deep Learning ist ein Convolutional Neural Network (CNN) eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die am häufigsten zur Analyse von visuellen Bildern eingesetzt werden. CNNs verwenden eine mathematische Operation namens Faltung anstelle der allgemeinen Matrixmultiplikation in mindestens einer ihrer Schichten. Sie sind speziell für die Verarbeitung von Pixeldaten konzipiert und werden in der Bilderkennung und -verarbeitung eingesetzt. Sie finden Anwendung in der Bild- und Videoerkennung, in Empfehlungssystemen, der Bildklassifizierung, der Bildsegmentierung, der medizinischen Bildanalyse, der Verarbeitung natürlicher Sprache, in Gehirn-Computer-Schnittstellen und in finanziellen Zeitreihen.

CNNs sind auch als Shift Invariant oder Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN) bekannt. Sie basieren auf der Shared-Weight-Architektur der Faltungskerne oder Filter, die entlang der Eingangsmerkmale gleiten und translationsäquivariante Antworten liefern, die als Feature Maps bekannt sind. Die meisten neuronalen Faltungsnetze sind aufgrund der Downsampling-Operation, die sie auf den Input anwenden, nicht übersetzungsinvariant, was nicht intuitiv ist.

CNNs sind regulierte Versionen von mehrschichtigen Perceptrons. Mehrschichtige Perceptrons sind in der Regel vollständig verbundene Netzwerke, d. h. jedes Neuron in einer Schicht ist mit allen Neuronen in der nächsten Schicht verbunden. Die "volle Konnektivität" dieser Netze macht sie anfällig für eine Überanpassung der Daten. Typische Methoden zur Regularisierung oder zur Verhinderung von Überanpassung sind: Bestrafung von Parametern während des Trainings (z. B. Gewichtsabnahme) oder Beschneidung der Konnektivität (übersprungene Verbindungen, Dropout usw.). Die Entwicklung robuster Datensätze erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass CNNs die allgemeinen Prinzipien lernen, die einen bestimmten Datensatz charakterisieren, und nicht die Verzerrungen eines schlecht bevölkerten Satzes.
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