Atualmente, estou trabalhando em um software de reconhecimento de rosto que usa redes neurais de convolução para reconhecer rostos. Com base nas minhas leituras, concluí que uma rede neural convolucional compartilhou pesos, para economizar tempo durante o treinamento. Mas como adaptar a retropropagação para que possa ser usada em uma rede neural de convolução. Na retropropagação, utiliza-se uma fórmula semelhante a essa para treinar os pesos.
New Weight = Old Weight + LEARNING_RATE * 1 * Output Of InputNeuron * Delta
No entanto, como nas redes neurais convolucionais, os pesos são compartilhados, cada peso é usado com vários neurônios, então como eu decido qual Output of InputNeuron
é usado?
Em outras palavras, uma vez que os pesos são compartilhados, como decido quanto alterar os pesos?