Wie vermeiden Faltungsneuronale Netze beim maschinellen Lernen ein Overfitting?
Im Bereich des Deep Learning ist ein Convolutional Neural Network (CNN) eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die am häufigsten zur Analyse von visuellen Bildern eingesetzt werden. CNNs verwenden eine mathematische Operation namens Faltung anstelle der allgemeinen Matrixmultiplikation in mindestens einer ihrer Schichten. Sie sind speziell für die Verarbeitung von Pixeldaten konzipiert und werden in der Bilderkennung und -verarbeitung eingesetzt. Sie finden Anwendung in der Bild- und Videoerkennung, in Empfehlungssystemen, der Bildklassifizierung, der Bildsegmentierung, der medizinischen Bildanalyse, der Verarbeitung natürlicher Sprache, in Gehirn-Computer-Schnittstellen und in finanziellen Zeitreihen.

CNNs sind auch als Shift Invariant oder Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN) bekannt. Sie basieren auf der Shared-Weight-Architektur der Faltungskerne oder Filter, die entlang der Eingangsmerkmale gleiten und translationsäquivariante Antworten liefern, die als Feature Maps bekannt sind. Die meisten neuronalen Faltungsnetze sind aufgrund der Downsampling-Operation, die sie auf den Input anwenden, nicht übersetzungsinvariant, was nicht intuitiv ist.

CNNs sind regulierte Versionen von mehrschichtigen Perceptrons. Mehrschichtige Perceptrons sind in der Regel vollständig verbundene Netzwerke, d. h. jedes Neuron in einer Schicht ist mit allen Neuronen in der nächsten Schicht verbunden. Die "volle Konnektivität" dieser Netze macht sie anfällig für eine Überanpassung der Daten. Typische Methoden zur Regularisierung oder zur Verhinderung von Überanpassung sind: Bestrafung von Parametern während des Trainings (z. B. Gewichtsabnahme) oder Beschneidung der Konnektivität (übersprungene Verbindungen, Dropout usw.). Die Entwicklung robuster Datensätze erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass CNNs die allgemeinen Prinzipien lernen, die einen bestimmten Datensatz charakterisieren, und nicht die Verzerrungen eines schlecht bevölkerten Satzes.
Ein Convolutional Neural Network (CNN) hat eine vollständig verbundene Schicht, in der jedes Neuron mit jedem Neuron der nächsten Schicht verbunden ist.
According to the given paragraph, how do convolutional neural networks avoid overfitting in machine learning?
In deep learning, a convolutional neural network (CNN) is a class of artificial neural network most commonly applied to analyze visual imagery. CNNs use a mathematical operation called convolution in place of general matrix multiplication in at least one of their layers. They are specifically designed to process pixel data and are used in image recognition and processing. They have applications in image and video recognition, recommender systems, image classification, image segmentation, medical image analysis, natural language processing, brain–computer interfaces, and financial time series.

CNNs are also known as Shift Invariant or Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN), based on the shared-weight architecture of the convolution kernels or filters that slide along input features and provide translation-equivariant responses known as feature maps. Counter-intuitively, most convolutional neural networks are not invariant to translation, due to the downsampling operation they apply to the input.

CNNs are regularized versions of multilayer perceptrons. Multilayer perceptrons are usually fully connected networks, that is, each neuron in one layer is connected to all neurons in the next layer. The "full connectivity" of these networks make them prone to overfitting data. Typical ways of regularization, or preventing overfitting, include: penalizing parameters during training (such as weight decay) or trimming connectivity (skipped connections, dropout, etc.) Developing robust datasets also increases the probability that CNNs will learn the generalized principles that characterize a given dataset rather than the biases of a poorly-populated set.
A Convolutional Neural Network (CNN) has a fully connected layer in which each neuron is connected to every neuron in the next layer, this structure helps to avoid overfitting