卷积在同batch里共享权重吗

Question

假如特征图堆栈为（4，3，h，w），在进行卷积操作时 在这4个特征图互相之间是共享权重的吗

Answer 1

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
在卷积神经网络中，每个卷积层通常有多个滤波器（也称为卷积核或权重），每个滤波器负责从输入特征图中提取不同的特征。在进行卷积操作时，每个滤波器都会在输入特征图上进行滑动，计算每个位置的加权和，从而生成输出特征图。

对于给定的卷积层，所有的滤波器都使用相同的权重进行卷积操作，因此在特征图堆栈为（4，3，h，w）的情况下，这4个特征图互相之间是共享权重的。也就是说，对于每个滤波器，它在每个输入特征图上的计算都是相同的。

共享权重是卷积神经网络的一种优势，它可以大大减少需要学习的参数数量，并在一定程度上增强了网络的泛化能力。因为每个滤波器在所有输入特征图上都执行相同的卷积操作，因此网络可以在更广泛的数据集上学习特征，并更好地处理新的输入数据。