Context: Dalam pembelajaran mendalam, jaringan saraf konvolusional (CNN) adalah kelas jaringan saraf buatan yang paling umum diterapkan untuk menganalisis citra visual. CNN menggunakan operasi matematika yang disebut konvolusi sebagai pengganti perkalian matriks umum di setidaknya satu lapisan mereka. Mereka dirancang khusus untuk memproses data piksel dan digunakan dalam pengenalan dan pemrosesan gambar. Mereka memiliki aplikasi dalam pengakuan gambar dan video, sistem rekomendasi, klasifikasi gambar, segmentasi gambar, analisis gambar medis, pemrosesan bahasa alami, antarmuka otak-komputer, dan seri waktu keuangan. CNN juga dikenal sebagai Shift Invariant atau Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN), berdasarkan pada berat bersama dari kernel konvolusi atau filter yang meluncur di sepanjang fitur input dan memberikan respons ekuivarian terjemahan yang dikenal sebagai peta fitur.

Menurut paragraf yang diberikan, bagaimana jaringan saraf konvolusi menghindari overfit dalam pembelajaran mesin?

Sebuah Convolutional Neural Network (CNN) memiliki lapisan yang terhubung sepenuhnya di mana setiap neuron terhubung ke setiap neuron di lapisan berikutnya, struktur ini membantu untuk menghindari overfitting