Згідно з даним пунктом, як конволюційні нейронні мережі уникнути перевантаження в машинному навчанні?
У глибокому навчанні конволюційна нейронна мережа (CNN) - це клас штучних нейронних мереж, найчастіше застосовуваних для аналізу візуальних зображень. CNN використовують математичну операцію під назвою конволюція замість загального множення матриці принаймні в одному зі своїх шарів. Вони спеціально розроблені для обробки піксельних даних і використовуються для розпізнавання і обробки зображень. Вони мають додатки в області розпізнавання зображень і відео, систем рекомендаторів, класифікації зображень, сегментації зображень, медичного аналізу зображень, обробки природної мови, інтерфейсів мозку та комп'ютера та фінансових серій часу.

CNN також відомі як Shift Invariant або Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN), засновані на архітектурі спільної ваги конволюційних ядер або фільтрів, які слідують уздовж вхідних функцій і забезпечують відповіді, еквівалентні перекладу, відомі як карти функцій. Контрінтуїтивно, більшість конвульсивних нейронних мереж не є незмінними для перекладу, через операцію зниження зразків, яку вони застосовують до введення.

CNN - це нормалізовані версії багатошарових перцепторів. Багатошарові перцептрони, як правило, повністю пов'язані мережі, тобто кожен нейрон в одному шарі пов'язаний з усіма нейронами в наступному шарі. "Повна підключеність" цих мереж робить їх схильними до перевантаження даних. Типові способи регулювання, або запобігання перенаправлення, включають: покарання параметрів під час тренування (наприклад, розпаду ваги) або обрізання з'єднання (скриптовані з'єднання, відключення і т.д.). Розробка міцних наборів даних також збільшує ймовірність того, що CNN дізнаються загальні принципи, які характеризують даний набір даних, а не упередження слабонаселеного набору.
Конволюційна нейронна мережа (CNN) має повністю пов'язаний шар, в якому кожен нейрон пов'язаний з кожним нейроном в наступному шарі, ця структура допомагає уникнути перевантаження.