दिए गए पैराग्राफ के अनुसार, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क मशीन लर्निंग में ओवरफिटिंग से कैसे बचते हैं?गहरी शिक्षा में, एक संकेंद्रित तंत्रिका नेटवर्क (CNN) कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का एक वर्ग है जो आमतौर पर दृश्य इमेजरी का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है। सीएनएन अपनी कम से कम एक परत में सामान्य मैट्रिक्स गुणन के स्थान पर कनवल्शन नामक एक गणितीय ऑपरेशन का उपयोग करते हैं। वे विशेष रूप से पिक्सेल डेटा को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और छवि पहचान और प्रसंस्करण में उपयोग किए जाते हैं। उनके पास छवि और वीडियो पहचान, अनुशंसा प्रणाली, छवि वर्गीकरण, छवि विभाजन, चिकित्सा छवि विश्लेषण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस और वित्तीय समय श्रृंखला में अनुप्रयोग हैं।

CNNs को शिफ्ट इनवेरिएंट या स्पेस इनवेरिएंट आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स (SIANN) के रूप में भी जाना जाता है, जो कनवल्शन कर्नेल या फ़िल्टर के साझा-भार आर्किटेक्चर पर आधारित होता है, जो इनपुट सुविधाओं के साथ स्लाइड करता है और फीचर मैप्स के रूप में जाना जाने वाला अनुवाद-समतुल्य प्रतिक्रिया प्रदान करता है। प्रति-सहजता से, अधिकांश कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क अनुवाद के लिए अपरिवर्तनीय नहीं हैं, डाउनसैंपलिंग ऑपरेशन के कारण वे इनपुट पर लागू होते हैं।

सीएनएन बहुपरत परसेप्ट्रॉन के नियमित संस्करण हैं। बहुपरत परसेप्ट्रॉन आमतौर पर पूरी तरह से जुड़े नेटवर्क होते हैं, यानी एक परत में प्रत्येक न्यूरॉन अगली परत में सभी न्यूरॉन्स से जुड़ा होता है। इन नेटवर्कों की "पूर्ण कनेक्टिविटी" उन्हें ओवरफिटिंग डेटा के लिए प्रवण बनाती है। नियमितीकरण, या ओवरफिटिंग को रोकने के विशिष्ट तरीकों में शामिल हैं: प्रशिक्षण के दौरान मापदंडों को दंडित करना (जैसे वजन कम होना) या ट्रिमिंग कनेक्टिविटी (छोड़े गए कनेक्शन, ड्रॉपआउट, आदि)। खराब आबादी वाले सेट के पूर्वाग्रहों के बजाय दिए गए डेटासेट।
इसके अलावा, अन्य तरीकों में शामिल हैं: डेटा ऑगमेंटेशन (जिसमें पाठ्यक्रम के दौरान डेटा के विभिन्न संस्करणों का उपयोग किया जाता है), एर्ली स्टॉपिंग या एपॉच से पहले प्रशिक्षण रोकना (जब प्रशिक्षण डेटा के यहां ओवरफिट होते हैं), और क्रॉस-वैलिडेशन या उत्तरोत्तर प्रशिक्षण (जिसमें प्रशिक्षण और मापदंड डेटा के बीच संबंध स्थापित किया जाता है)। इन तरीकों का उपयोग करने से नेटवर्क ओवरफिटिंग से बच सकता है और एक अधिक जनवरीकृत होने वाला नेटवर्क उत्पन्न करेगा।