Según el párrafo dado, ¿cómo evitan las redes neuronales convolucionales el sobreajuste en el aprendizaje automático?
En el aprendizaje profundo, una red neuronal convolucional (CNN) es una clase de red neuronal artificial que se aplica más comúnmente para analizar imágenes visuales. Las CNN utilizan una operación matemática llamada convolución en lugar de la multiplicación matricial general en al menos una de sus capas. Están diseñadas específicamente para procesar datos de píxeles y se utilizan en el reconocimiento y procesamiento de imágenes. Tienen aplicaciones en el reconocimiento de imágenes y vídeos, sistemas de recomendación, clasificación de imágenes, segmentación de imágenes, análisis de imágenes médicas, procesamiento del lenguaje natural, interfaces cerebro-ordenador y series temporales financieras.

Las CNN también se conocen como Redes Neuronales Artificiales Invariantes del Desplazamiento o Invariantes del Espacio (SIANN), basadas en la arquitectura de pesos compartidos de los núcleos o filtros de convolución que se deslizan a lo largo de las características de entrada y proporcionan respuestas equivalentes a la traslación conocidas como mapas de características. Contraintuitivamente, la mayoría de las redes neuronales convolucionales no son invariantes a la traslación, debido a la operación de reducción de la muestra que aplican a la entrada.

Las CNN son versiones regularizadas de los perceptrones multicapa. Los perceptrones multicapa suelen ser redes totalmente conectadas, es decir, cada neurona de una capa está conectada a todas las neuronas de la capa siguiente. La "conectividad total" de estas redes las hace propensas a sobreajustar los datos. Las formas típicas de regularización, o de evitar el sobreajuste, incluyen: penalizar los parámetros durante el entrenamiento (como el decaimiento del peso) o recortar la conectividad (conexiones omitidas, abandonos, etc.) Desarrollar conjuntos de datos robustos también aumenta la probabilidad de que las CNN aprendan los principios generalizados que caracterizan a un conjunto de datos determinado, en lugar de los sesgos de un conjunto poco poblado.
Una Red Neuronal Convolucional (CNN) tiene una capa totalmente conectada en la que cada neurona está conectada a cada neurona de la capa siguiente, esta estructura ayuda a evitar el sobreajuste
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