Обучение сверточной нейронной сети

В настоящее время я работаю над программным обеспечением для распознавания лиц, которое использует нейронные сети свертки для распознавания лиц. Основываясь на своих результатах, я понял, что сверточная нейронная сеть имеет общие веса, чтобы сэкономить время во время обучения. Но как адаптировать обратное распространение, чтобы его можно было использовать в сверточной нейронной сети. В обратном распространении используется формула, подобная этой, для тренировки весов.

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

Однако, поскольку в сверточных нейронных сетях веса являются общими, каждый вес используется с несколькими нейронами, так как мне решить, какой из Output of InputNeuronних использовать?

Другими словами, поскольку весовые коэффициенты являются общими, как мне решить, на сколько изменить весовые коэффициенты?

Сначала вы должны рассчитать все ваши обновления, как если бы пользователи не поделились, а просто сохранить их, но пока что не обновлять.

$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}$

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