卷积神经网络中的共享权重：原理、优势及应用

卷积神经网络中共享权重的思想是指在卷积层中，对于每一个卷积核中的权重参数，在不同的位置上使用相同的数值。这种共享权重的思想可以减少神经网络中的参数数量，从而减少计算量，提高训练速度和泛化能力。此外，共享权重还可以使得卷积层对于图像中的局部特征有更好的感知能力，从而提高卷积神经网络的性能。

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