卷积神经网络中的权值共享_权值共享与卷积

一、起源

权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来，在1998年，LeCun发布了LeNet网络架构

其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的参数，比如一个3*3*1的卷积核，这个卷积核内9个的参数被整张图共享，而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。说的再直白一些，就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片（当然CNN中每一层不会只有一个卷积核的，这样说只是为了方便解释而已）。

二、相关名词

Feature Map : 特征图，特征映射 

Weight：权值，权重

权值共享：Weight sharing

三、权值共享

权值共享就是说，给一张输入图片，用一个卷积核去扫这张图，卷积核里面的数就叫权重，这张图每个位置是被同样的卷积核扫的，所以权重是一样的，也就是共享。

CNN是权重共享，减少了参数的数量。

一般神经网络层与层之间的连接是，每个神经元与上一层的全部神经元相连，这些连接线的权重独立于其他的神经元，所以假设上一层是m个神经元，当前层是n个神经元&