在卷积神经网络（CNN）中，每一层的权重并不是完全相同的，但在同一层内是共享的。具体来说，CNN的权重共享机制是指：在卷积层中，同一卷积核（filter）在输入图像的不同区域进行卷积运算，使用的是相同的权重。
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卷积层的权重共享：
- 在卷积层中，每个卷积核（filter）会在整个输入图像上滑动（即进行卷积操作）。卷积核的权重在图像的不同位置上是相同的，所以同一个卷积核的权重是共享的。
- 例如，如果我们有一个3x3的卷积核，它会在输入图像上滑动，计算每个局部区域的加权和（加权是由卷积核的权重决定的）。这个卷积核在整个图像中滑动时使用的权重是不变的，因此这些权重是共享的。
举个例子：
假设你用一个3x3的卷积核来处理一张图像，在图像的不同位置（例如左上角、右下角等）都使用同一个3x3的卷积核，这样卷积核的权重就被"共享"在了整个图像上。 -
为什么共享权重？
- 权重共享可以减少模型的参数数量，从而降低计算复杂度，并防止过拟合。
- 它还使得CNN具有**平移不变性**，即如果图像的某个特征出现在不同的位置，CNN仍然能够识别出来。因为卷积核会在图像的所有位置进行相同的操作，模型可以识别到相同的特征，无论它们出现在图像的哪个地方。
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不同层之间的权重：
- 在CNN的不同层之间，卷积核的权重是不相同的。每一层的卷积核都有自己的权重。第一层的卷积核可能负责提取边缘等低级特征，而第二层的卷积核可能会提取更复杂的模式（例如纹理、形状等），这些卷积核的权重是不同的。
- 同样，全连接层（Fully Connected Layer）中的权重与卷积层不同，且每一层的权重也都是不一样的。
总结：
- 同一层中的卷积核：权重是共享的，即相同的卷积核在不同位置应用相同的权重。
- 不同层之间的权重：每一层的权重是不同的，不同的卷积层使用不同的卷积核（权重）。
这种权重共享机制使得CNN能够高效地处理大量的图像数据，同时避免了过多的参数，进而提高了训练速度和泛化能力。
