 Gege bi paragirafi ti a fun, bawo ni awọn nẹtiwọọki nẹtiwọọki nẹtiwọọki ṣe yago fun overfitting ni ẹkọ ẹrọ?Context:Ninu ẹkọ jinlẹ, nẹtiwọọki nẹtiwọọki convolutional CNN jẹ kilasi ti nẹtiwọọki nẹtiwọọki artificial ti a lo julọ lati ṣe itupalẹ awọn aworan wiwo. CNNs máa ń lo ìlànà ìṣirò kan tí a ń pè ní convolution dípò ìmúdàgba matrix tí wọn máa ń ṣe ní ó kéré tán ọkan lára àwọn àlàfo wọn. A ṣe wọn ni pato lati ṣe ilana data pixel ati pe a lo wọn ni idanimọ aworan ati ṣiṣe. Wọn ni awọn ohun elo ninu aworan ati idanimọ fidio, awọn ọna ṣiṣe iṣeduro, isọri aworan, pipin aworan, itupalẹ aworan iṣoogun, sisẹ ede adayeba, awọn asopọ ọpọlọ-kọǹpútà, ati awọn lẹsẹsẹ akoko owo.  A tun mọ CNNs bi Shift Invariant tabi Space Invariant Artificial Neural Networks SIANN, ti o da lori faaji ti o pin-ipamọ ti awọn ohun elo ti o wa ninu awọn ohun elo ti o wa ninu awọn ohun elo ti o wa ninu awọn ohun elo ti o wa ninu awọn ohun elo ti o wa ninu awọn ohun elo ti o wa ninu awọn ohun elo. Ní òdì-òdì, ọpọlọpọ àwọn nẹẹtì nẹẹtì nẹẹtì nẹẹtì nẹẹtì kì í ṣe invariant sí ìtumọ, nítorí iṣẹ ìsókè tí wọn ń ṣe sí ìsọfúnni tí wọn ń gbà wọlé.  Àwọn CNN jẹ àdàkọ tí ó wà ní ìlànà ti àwọn perceptrons tí ó ní àlàfo púpọ. Àwọn perceptrons tí ó ní àlàfo púpọ sábà máa ń jẹ àwọn nẹẹtì tó so pọ, ìyẹn ni pé, neuron kọọkan nínú àlàfo kan ni ó so pọ mọ gbogbo neuron tó wà nínú àlàfo tó tẹ lé e. Àjọsókè tó kún tó wà láàárín àwọn ìkànnì yìí máa ń jẹ kí wọn tètè máa gba ìsọfúnni tó pọ jù. Awọn ọna ti o wọpọ ti regularization, tabi idilọwọ overfitting, pẹlu: penalizing awọn iṣiro lakoko ikẹkọ bii pipadanu iwuwo tabi gige asopọ asopọ awọn asopọ ti o fo, dropout, ati bẹbẹ lọ Idagbasoke awọn akojọpọ data to lagbara tun mu ki iṣeeṣe pe awọn CNN yoo kọ awọn ilana gbogbogbo ti o ṣe afihan akojọpọ data ti a funni ju awọn aiṣedede ti akojọpọ ti ko ni olugbe. : A Convolutional Neural Network CNN ni o ni kan ni kikun ti sopọ Layer ninu eyi ti kọọkan neuron ti wa ni ti sopọ si kọọkan neuron ni awọn atẹle Layer, yi be iranlọwọ lati yago fun overfitting 