कन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) मध्ये एक पूर्णपणे जोडलेला थर असतो ज्यामध्ये प्रत्येक न्यूरॉन पुढील थरातील प्रत्येक न्यूरॉनशी जोडलेला असतो, ही रचना अति-फिटिंग टाळण्यास मदत करते
दिलेल्या परिच्छेदानुसार, मशीन लर्निंगमध्ये कन्व्हॉल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स ओव्हरफिट कसे टाळतात?
Context:सखोल शिक्षणात, एक कन्वॉल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) हे कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कचे एक वर्ग आहे जे सर्वात सामान्यपणे व्हिज्युअल इमेजरीचे विश्लेषण करण्यासाठी वापरले जाते. सीएनएन त्यांच्या एका लेयरमध्ये सामान्य मॅट्रिक्स गुणाकार करण्याऐवजी कन्वॉल्यूशन नावाचे गणिताचे ऑपरेशन वापरतात. ते विशेषतः पिक्सेल डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत आणि प्रतिमा ओळख आणि प्रक्रियेत वापरले जातात. त्यांच्याकडे प्रतिमा आणि व्हिडिओ ओळख, शिफारस प्रणाली, प्रतिमा वर्गीकरण, प्रतिमा विभागणी, वैद्यकीय प्रतिमा विश्लेषण, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, मेंदू-संगणक इंटरफेस आणि आर्थिक वेळ मालिकांमध्ये अनुप्रयोग आहेत.  सीएनएनला शिफ्ट इनव्हॅरिएंट किंवा स्पेस इनव्हॅरिएंट आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स (एसआयएएनएन) म्हणूनही ओळखले जाते, हे कॉन्व्हॉल्यूशन कर्नल किंवा फिल्टर्सच्या सामायिक-वजन आर्किटेक्चरवर आधारित आहे जे इनपुट वैशिष्ट्यांसह स्लाइड करतात आणि फीचर मॅप्स म्हणून ओळखल्या जाणार्या ट्रान्सलेशन-इक्विव्हॅरिएंट प्रतिसाद प्रदान करतात. अंतर्ज्ञानीपणे, बहुतेक संकुचित तंत्रिका नेटवर्क भाषांतर करण्यासाठी अपरिवर्तनीय नसतात, कारण ते इनपुटवर लागू केलेल्या डाउनसॅम्पलिंग ऑपरेशनमुळे.  सीएनएन हे बहुस्तरीय पेर्सेप्ट्रॉनचे नियमित आवृत्त्या आहेत. बहुस्तरीय पेर्सेप्ट्रॉन हे सहसा पूर्णपणे जोडलेले नेटवर्क असतात, म्हणजेच एका लेयरमधील प्रत्येक न्यूरॉन पुढील लेयरमधील सर्व न्यूरॉन्सशी जोडलेला असतो. या नेटवर्कची "पूर्ण कनेक्टिव्हिटी" त्यांना डेटा ओव्हरफिट होण्याची शक्यता निर्माण करते. नियमितपणाचे ठराविक मार्ग, किंवा ओव्हरफिटिंग रोखणे, यामध्ये हे समाविष्ट आहेः प्रशिक्षण दरम्यान पॅरामीटर्स दंडित करणे (जसे की वजन कमी होणे) किंवा कनेक्टिव्हिटी ट्रिम करणे (ओव्हरस्पिड कनेक्शन, ड्रॉपआउट इ.) मजबूत डेटासेट विकसित केल्याने सीएनएन कमी लोकसंख्येच्या संचाच्या पूर्वग्रहांऐवजी दिलेल्या डेटासेटचे वैशिष्ट्य दर्शविणारी सामान्यीकृत तत्त्वे शिकण्याची शक्यता देखील वाढते.