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LENET5模型提出了共享该单词的单词值（权重）。以CNN为例，在卷积图片的过程中，使用了相同的卷积核参数。例如，3×3×1卷积核，该卷积核中的九个参数由整个图片共享，并且由于图像中的不同位置而不会改变卷积核中的系数。要使其更简单，它是使用卷积核来处理整个图片如果不更改其内部权利系数（当然，CNN中的每一层都不只有一个卷积核。
重量是一个相对概念，对于特定指标。某个指标的重量是指整体评估中相对重要的指标水平。它与一般比例不同，这不仅反映了特定因素或指标，但强调因素或指标的相对重要性，趋于贡献或重要性。从基础上，可以通过分配多个指标来判断和计算重量。由于平均加权平均值是根据平均权利数量计算的，因此在日常生活中，人们经常将“体重”理解为事物所占据的“体重”。
重量的计算方法：加权平均值=（x1f1？+x2f2+... xkfk）/n，其中f1？+f2+...+fk = n，f2，...，fk称为功率。
简而言之，重量是影响一件事的几个因素的影响的比例。例如，位置，交通，绿化和财产管理影响了房屋的价格。然后根据不同的影响程度，位置的重量为40％，运输重量为30％，绿色的重量为20％，财产管理在材料管理中。重量为10％。这只是一个类比。实际的重量设置必须更加详细。
权重是指某些因素或指标相对于某些事物的重要性。它与一般比例不同，这不仅反映了特定因素或指标的百分比，而且强调了相对重要的因素或指标。施加贡献或重要性。从基础上，可以通过分隔多个级别来判断和计算重量。指标。常用的方法包括分层分析方法，模糊方法，模糊分析方法和专家评估方法。权重表明在评估过程中，它是评估对象不同方面的重要程度的定量分布，并且可以处理。每个评估因素在整体评估中的作用。特定指标的重量是指在整体评估中相对重要的指标水平。
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