D'après le paragraphe donné, comment les réseaux neuronaux convolutifs évitent-ils l'overfitting dans l'apprentissage automatique ?
Dans le domaine de l'apprentissage profond, un réseau neuronal convolutif (CNN) est une classe de réseau neuronal artificiel le plus souvent appliqué à l'analyse de l'imagerie visuelle. Les CNN utilisent une opération mathématique appelée convolution à la place de la multiplication matricielle générale dans au moins une de leurs couches. Ils sont spécifiquement conçus pour traiter des données de pixels et sont utilisés dans la reconnaissance et le traitement d'images. Ils trouvent des applications dans la reconnaissance d'images et de vidéos, les systèmes de recommandation, la classification d'images, la segmentation d'images, l'analyse d'images médicales, le traitement du langage naturel, les interfaces cerveau-ordinateur et les séries temporelles financières.

Les CNN sont également connus sous le nom de réseaux neuronaux artificiels invariants dans le temps ou dans l'espace (SIANN), en raison de l'architecture à poids partagé des noyaux de convolution ou des filtres qui glissent le long des caractéristiques d'entrée et fournissent des réponses équivoques sur le plan de la traduction, connues sous le nom de cartes de caractéristiques. De manière contre-intuitive, la plupart des réseaux neuronaux convolutifs ne sont pas invariants à la traduction, en raison de l'opération de sous-échantillonnage qu'ils appliquent à l'entrée.

Les CNN sont des versions régularisées des perceptrons multicouches. Les perceptrons multicouches sont généralement des réseaux entièrement connectés, c'est-à-dire que chaque neurone d'une couche est connecté à tous les neurones de la couche suivante. La "connectivité totale" de ces réseaux les rend susceptibles de surajuster les données. Les moyens typiques de régularisation, ou de prévention de l'ajustement excessif, comprennent : la pénalisation des paramètres pendant l'apprentissage (comme la décroissance du poids) ou la réduction de la connectivité (connexions sautées, abandon, etc.). Le développement d'ensembles de données robustes augmente également la probabilité que les CNN apprennent les principes généralisés qui caractérisent un ensemble de données donné plutôt que les biais d'un ensemble peu peuplé.
Un réseau neuronal convolutif (CNN) possède une couche entièrement connectée dans laquelle chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche suivante. Cette structure permet d'éviter l'ajustement excessif.
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