De acordo com o parágrafo dado, como as redes neurais convolucionais evitam o excesso de encaixe no aprendizado de máquina?
Na aprendizagem profunda, uma rede neural convolucionária (CNN) é uma classe de rede neural artificial mais comumente aplicada para analisar imagens visuais. As CNNs usam uma operação matemática chamada convolução no lugar da multiplicação de matriz geral em pelo menos uma de suas camadas. Eles são especificamente projetados para processar dados de pixels e são usados no reconhecimento e processamento de imagens. Eles têm aplicações em reconhecimento de imagens e vídeos, sistemas de recomendação, classificação de imagens, segmentação de imagens, análise de imagens médicas, processamento de linguagem natural, interfaces de cérebro/computador e séries temporais financeiras. As CNNs também são conhecidas como Shift Invariant ou Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN), com base no peso compartilhado dos núcleos de convolução ou filtros que deslizam ao longo de recursos de entrada e fornecem respostas equivalentes à tradução conhecidos como mapas de recursos.
Uma Rede Neural Convolucional (CNN) tem uma camada totalmente conectada na qual cada neurônio está conectado a cada neurônio na camada seguinte, essa estrutura ajuda a evitar o sobreajuste