根據給定的段落,卷積神經網路如何避免機器學習中的過度適應?
Context:在深度學習中,卷積神經網路 (CNN) 是一種人工神經網路,最常用於分析視覺影象. 在至少一個層中,CNN使用一種稱為卷積的數學運算代替一般矩陣乘法. 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<unk>系統,影象分類,影象細分,醫療影象分析,自然語言處理,腦<unk>計算機介面和財務時間序列等領域都有應用.  CNN也被稱為變位不變或空間不變人工神經網路 (SIANN),基於共享重量架構的卷積核心或過<unk>器,這些核心或過<unk>器沿輸入特徵滑動並提供稱為特徵地圖的翻譯等同變數響應. 反直觀地,大多數卷積神經網路對翻譯不是不變的,因為它們對輸入應用的下方取樣操作.  它們是多層感知子的規則化版本. 多層感知子通常是完全連線的網路,也就是說,一個層中的每個神經元連線到下一個層的所有神經元. 這些網路的"完整連線性"使得它們容易過度匹配資料. 規範化或防止過度裝配的典型方法包括:在訓練期間懲罰引數 (如體重下降) 或削減連線 (跳過連線,停機等). 開發強大的資料集也增加了CNN學習給定資料集的概括原則的可能性,而不是人口較少的資料集的偏見.
一個卷積神經網路 (CNN) 有一個完全連線的層,其中每個神經元連線到下一個層的每個神經元,這種結構有助於避免過度匹配