Theo đoạn văn được cung cấp, mạng nơ-ron tích chập (CNN) tránh tình trạng quá khớp trong học máy như thế nào?
Trong học sâu, mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một loại mạng nơ-ron nhân tạo chủ yếu được sử dụng để phân tích hình ảnh. CNN sử dụng một phép toán toán học gọi là tích chập thay cho phép nhân ma trận tổng quát ở ít nhất một trong các lớp của chúng. Chúng được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu pixel và được sử dụng trong nhận diện và xử lý hình ảnh. Chúng có ứng dụng trong nhận diện hình ảnh và video, hệ thống gợi ý, phân loại hình ảnh, phân đoạn hình ảnh, phân tích hình ảnh y tế, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giao diện não–máy tính, và chuỗi thời gian tài chính.

CNN cũng được biết đến với tên gọi là Mạng Nơ-ron Nhân tạo Không Đổi (Shift Invariant Artificial Neural Networks - SIANN), dựa trên kiến trúc chia sẻ trọng số của các hạt nhân hoặc bộ lọc tích chập trượt dọc theo các đặc trưng đầu vào và cung cấp phản hồi không thay đổi theo dịch chuyển được gọi là bản đồ đặc trưng. Một cách nghịch lý, hầu hết các mạng nơ-ron tích chập không không đổi theo dịch chuyển, do phép giảm mẫu mà chúng áp dụng cho đầu vào.

CNN là các phiên bản được điều chỉnh của các perceptron nhiều lớp. Các perceptron nhiều lớp thường là các mạng kết nối đầy đủ, tức là mỗi nơ-ron trong một lớp được kết nối với tất cả các nơ-ron trong lớp tiếp theo. "Sự kết nối đầy đủ" của các mạng này khiến chúng dễ bị quá khớp với dữ liệu. Các cách thông thường để điều chỉnh, hoặc ngăn ngừa quá khớp, bao gồm: áp dụng hình phạt đối với các tham số trong quá trình huấn luyện (chẳng hạn như giảm trọng số) hoặc cắt giảm kết nối (các kết nối bỏ qua, dropout, v.v.) Phát triển các tập dữ liệu mạnh mẽ cũng tăng khả năng rằng CNN sẽ học các nguyên tắc tổng quát đặc trưng cho một tập dữ liệu nhất định thay vì thiên kiến của một tập dữ liệu kém.
Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) có một lớp kết nối đầy đủ trong đó mỗi nơ-ron được kết nối với mọi nơ-ron trong lớp tiếp theo, cấu trúc này giúp tránh tình trạng quá khớp.