权重共享：卷积神经网络中的关键特性 在深度学习领域，神经网络结构的多样性和复杂性为各种任务提供了强大的解决方案

    然而，在这些复杂的结构中，一个至关重要的技术——权重共享，成为了提升模型性能、减少计算成本和提高泛化能力的关键

    在众多神经网络结构中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）因其独特的权重共享机制而脱颖而出，成为图像处理、语音识别和自然语言处理等领域的首选模型

     权重共享的基本概念 权重共享，顾名思义，是指在神经网络的不同位置或层次上使用相同的权重参数

    这一机制显著减少了需要学习的参数数量，从而降低了模型的复杂度，减轻了过拟合的风险，并加速了训练过程

    在CNN中，这一特性尤为突出，它通过在卷积层中重复使用相同的卷积核（或滤波器）来实现，使得网络能够在不同的输入位置上共享计算和参数

     权重共享在CNN中的应用 CNN是一种专为处理