وفقاً للفقرة المذكورة، كيف تتجنب الشبكات العصبية التجميلية الإفراط في التعلم الآلي؟
Context:في التعلم العميق، الشبكة العصبية التشكيلية (CNN) هي فئة من الشبكة العصبية الاصطناعية الأكثر استخدامًا لتحليل الصور البصرية. تستخدم CNNs عملية رياضية تسمى التجويف بدلاً من ضرب المصفوفة العامة في واحدة من طبقاتها على الأقل. وهي مصممة خصيصًا لمعالجة بيانات البكسل وتستخدم في التعرف على الصور ومعالجتها. لديهم تطبيقات في التعرف على الصور والفيديو ، وأنظمة التوصية ، وتصنيف الصور ، وتقسيم الصور ، وتحليل الصور الطبية ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وواجهات الكمبيوتر الدماغية ، والسلسلة الزمنية المالية.  تُعرف شبكات CNN أيضًا باسم شبكات العصبية الاصطناعية غير المتغيرة للتحول أو الشبكات العصبية الاصطناعية غير المتغيرة للفضاء (SIANN) ، استنادًا إلى بنية الوزن المشترك للنواة أو المرشحات التجميلية التي تنزلق على طول ميزات الإدخال وتوفر استجابات معادلة للتحويل المعروفة باسم خرائط الميزات. بشكل غير بديهي، فإن معظم الشبكات العصبية التجميلية ليست ثابتة في الترجمة، بسبب عملية التخفيض التي تطبقها على المدخلات.  الـ (سي إن إن) هي نسخ منتظمة من الـ (بيرسبترون) متعددة الطبقات عادةً ما تكون الأجهزة الاستشعارية متعددة الطبقات شبكات متصلة بالكامل ، أي أن كل خلية عصبية في طبقة واحدة متصلة بجميع الخلايا العصبية في الطبقة التالية. "التوصيل الكامل" لهذه الشبكات يجعلها عرضة لخسارة البيانات. تشمل الطرق النموذجية للتنظيم ، أو منع الإفراط في التجهيز ،: معاقبة المعلمات أثناء التدريب (مثل تدهور الوزن) أو تقليص الاتصال (التوصيلات المتخلفة ، التسرب ، إلخ). إن تطوير مجموعات البيانات القوية يزيد أيضًا من احتمال أن تتعلم CNNs المبادئ العامة التي تميز مجموعة بيانات معينة بدلاً من التحيزات الخاصة بمجموعة فقيرة السكان.
الشبكة العصبية التجميلية (CNN) لديها طبقة متصلة بالكامل حيث يتم توصيل كل خلية عصبية إلى كل خلية عصبية في الطبقة التالية ، يساعد هذا الهيكل على تجنب الإفراط في التكيف