Theo đoạn văn được cung cấp, các mạng nơ-ron tích chập tránh được hiện tượng quá khớp trong học máy như thế nào?
Trong học sâu, mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một lớp mạng nơ-ron nhân tạo thường được áp dụng nhất để phân tích hình ảnh. CNN sử dụng phép toán tích chập thay cho phép nhân ma trận thông thường trong ít nhất một trong các lớp của chúng. Chúng được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu điểm ảnh và được sử dụng trong nhận dạng và xử lý hình ảnh. Chúng có ứng dụng trong nhận dạng hình ảnh và video, hệ thống đề xuất, 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 còn được biết đến với tên gọi Mạng Nơ-ron Nhân tạo Bất biến Dịch chuyển hoặc Bất biến Không gian (SIANN), dựa trên kiến trúc trọng số chia sẻ của các nhân hoặc bộ lọc tích chập trượt dọc theo các đặc trưng đầu vào và cung cấp các phản hồi bất biến dịch được gọi là bản đồ đặc trưng. Trái với trực giác, hầu hết các mạng nơ-ron tích chập không bất biến với phép dịch chuyển do thao tác giảm lấy mẫu mà chúng áp dụng cho đầu vào.

CNN là phiên bản được điều chỉnh của perceptron đa lớp. Perceptron đa lớp thường là các mạng được kết nối đầy đủ, nghĩa là mỗi nơ-ron trong một lớp được kết nối với tất cả các nơ-ron trong lớp tiếp theo. "Kết nối đầy đủ" của những mạng này khiến chúng dễ bị quá khớp dữ liệu. Các cách điều chỉnh điển hình, hoặc ngăn chặn quá khớp, bao gồm: phạt các tham số trong quá trình huấn luyện (như phân rã trọng số) hoặc cắt giảm kết nối (bỏ qua kết nối, dropout, v.v.). Phát triển các tập dữ liệu mạnh mẽ cũng tăng khả năng CNN sẽ học được các nguyên tắc tổng quát đặc trưng cho một tập dữ liệu nhất định thay vì các thiên kiến của một tập dữ liệu ít dân cư.
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) có lớp được 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 được hiện tượng quá khớp.