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
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。
该回答引用ChatGPT
是的，卷积神经网络（CNN）中，在同一个卷积核内的权重是共享的，无论是在同一个特征图中还是在不同的特征图之间。这是因为卷积核在对每个位置进行卷积时使用相同的权重，以提取类似的特征。因此，在同一个batch的不同特征图中使用相同的卷积核进行卷积操作时，卷积核的权重是共享的，以提高模型的效率和泛化能力。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:在你提到的特征图堆栈中，假设卷积操作的卷积核大小为（Cout，Cin，kh，kw），其中Cout和Cin分别是输出和输入的通道数，kh和kw分别是卷积核的高度和宽度。那么，堆栈中每个特征图将使用相同的卷积核进行卷积，因此它们之间共享相同的权重。