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