卷积神经网络中的参数共享/权重复制

参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络(cnn)能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。 这个特点提供了识别偏移图案、识别倾斜或轻微扭曲的图像的能力。 仿射不变性的这些特征是由于CNN架构的三个主要属性而引入的。 局部感受领域 权值共享(参数共享) 空间的采样 在本文中，我们将探索权值共享，并了解它们

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