与えられた段落によると、畳み込みニューラルネットワークは機械学習においてどのようにオーバーフィッティングを回避するのか？
ディープラーニングにおいて、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、視覚イメージの分析に最もよく適用される人工ニューラルネットワークの一種である。CNNは、その層の少なくとも1つで、一般的な行列乗算の代わりに畳み込みと呼ばれる数学演算を使用する。CNNは特にピクセルデータを処理するように設計されており、画像認識や画像処理に使用される。CNNは画像認識やビデオ認識、推薦システム、画像分類、画像セグメンテーション、医療画像分析、自然言語処理、ブレイン・コンピュータ・インターフェイス、金融時系列などに応用されている。

CNNは、シフト不変または空間不変人工ニューラルネットワーク（SIANN）としても知られ、入力特徴に沿ってスライドし、特徴マップとして知られる並進等価応答を提供する畳み込みカーネルまたはフィルタの共有ウェイトアーキテクチャに基づいている。直感に反して、ほとんどの畳み込みニューラルネットワークは、入力に適用されるダウンサンプリング操作のため、並進に対して不変ではない。

CNNは多層パーセプトロンの正則化バージョンである。多層パーセプトロンは通常、完全に接続されたネットワークである。このようなネットワークの「完全接続性」は、データのオーバーフィットを引き起こしやすい。正則化の典型的な方法、つまりオーバーフィッティングを防ぐ方法には、学習中のパラメー タにペナルティを与えたり（ウェイト減衰など）、接続性を切り詰めたり（接続のスキップ、脱落など）する方法がある。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、各ニューロンが次の層の各ニューロンに接続される完全接続層を持つ。