Полносвязные нейронные сети считаются более склонными к переобучению, чем другие архитектуры, из-за того, что в них каждый нейрон присоединён ко всем нейронам в предыдущем слое, где эти нейроны имеют индивидуальные веса. 1

В свёрточных слоях, напротив, каждый нейрон присоединён к группе локальных нейронов в предыдущем слое, где эти нейроны имеют общий вес. 1

Чтобы избежать переобучения, при работе с полносвязными сетями рекомендуется использовать методы, такие как Dropout, регуляризация и продвинутая оптимизация. 1

Также переобучение может произойти, если модель чрезмерно сложная или обучающая выборка слишком мала. 3

Важно выбирать подходящую архитектуру для конкретной задачи и тщательно настраивать её параметры для достижения наилучших результатов. 3