根據給定段落，摺積神經網路如何在機器學習中避免過擬合？
在深度學習中，摺積神經網路（CNN）是一類最常用於分析視覺影象的人工神經網路。CNN在其至少一個層中使用一種稱為摺積的數學運算來代替一般的矩陣乘法。它們專門設計用於處理畫素資料，並用於影象識別和處理。它們在影象和視訊識別、推薦系統、影象分類、影象分割、醫學影象分析、自然語言處理、腦機介面和金融時間序列等方面具有應用。 

CNN也被稱為平移不變或空間不變人工神經網路（SIANN），基於摺積核或濾波器的共享權重架構，它們沿著輸入特徵滑動並提供平移等變響應，稱為特徵對映。令人意外的是，大多數摺積神經網路對平移不具有不變性，這是由於它們對輸入應用的下采樣操作。

CNN是多層感知器的正則化版本。多層感知器通常是全連線網路，即一個層中的每個神經元都連線到下一層中的所有神經元。這些網路的「全連線」使它們容易過度擬合資料。常見的正則化方法或防止過度擬合的方法包括：在訓練期間對引數進行懲罰（例如權重衰減）或修剪連線（跳過連線、丟棄等）。開發強大的資料集也增加了CNN學習給定資料集的廣義原則而不是貧乏集合的偏見的機率。
卷積神經網路（CNN）有一個全連線層，其中每個神經元都連線到下一層的每個神經元，這種結構有助於避免過度擬合