Bir evrişim sinir ağı eğitimi

Şu anda yüzleri tanımak için evrişim sinir ağlarını kullanan bir yüz tanıma yazılımı üzerinde çalışıyorum. Okumalarıma dayanarak, eğitim sırasında zaman kazanmak için evrişimli bir sinir ağının ağırlık paylaştığını topladım. Ancak, bir geri yayılımı nasıl adapte eder, böylece bir evrişim sinir ağında kullanılabilir. Geri çoğaltmada, ağırlıkların eğitilmesi için buna benzer bir formül kullanılır.

New Weight  = Old Weight +  LEARNING_RATE * 1 * Output Of InputNeuron * Delta

Bununla birlikte, evrişimli sinir ağlarında, ağırlıklar paylaşıldığından, her ağırlık birden fazla nöron ile kullanılır, bu yüzden hangisinin Output of InputNeuronkullanılacağına nasıl karar verebilirim ?

Başka bir deyişle, ağırlıklar paylaşıldığından ağırlıkları ne kadar değiştireceğime nasıl karar verebilirim?

İlk olarak tüm güncellemelerinizi, wieghts paylaşılmamış gibi hesaplamanız gerekir, ancak sadece saklayın, henüz herhangi bir güncelleme yapmayın.

$w_k$$I_k = \{(i,j) \colon w_{i,j} = w_k\}$$\Delta w_{i,j} = -\eta \frac{\partial J}{\partial w_{i,j}}$$\eta$$J$$w_{i,j}$

$$w_{i,j} = w_{i,j} + \Delta w_{i,j}.$$ $$\Delta w_k = \sum_{(i,j) \in I_k} \Delta w_{i,j}$$ $$w_k = w_k + \Delta w_k.$$