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如何理解人工智能神经网络中的权值共享问题？
权值(权重)共享这个词是由LeNet5模型提出来的。以CNN为例，在对一张图偏进行卷积的过程中，使用的是同一个卷积核的参数。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)。
权重是什么意思？权重的计算公式是什么？怎么算？
权重是一个相对的概念，针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。通常，权重可通过划分多个层次指标进行判断和计算。因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常把“权数”理解为事物所占的“权重”。
权重的计算方法：加权平均数=（x1f1?+x2f2+...xkfk）/n，其中f1?+f2+...+fk=n，f1，f2，…，fk叫做权。
权重是什么意思？
简单说，权重就是影响一个东西的几个因素各自所占的影响比重。比如，位置、交通、绿化、物管都对房屋的价格造成影响，那么可以根据影响的不同程度，设位置的权重为40％，交通的权重为30％，绿化的权重为20％，物管的权重为10％。这只是个比方，实际的权重设置肯定要细得多。
权重是什么意思啊
权重是指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。通常，权重可通过划分多个层次指标进行判断和计算，常用的方法包括层次分析法、模糊法、模糊层次分析法和专家评价法等。权重表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。
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