在神经网络中，权值共享是一种重要的优化策略，可以减少模型中的参数数量，提高模型的计算效率和泛化能力。权值共享的方式有以下几种：
卷积神经网络（CNN）中的滤波器共享：在CNN中，通过卷积操作和参数共享，可以有效地检测和提取图像中的特征。例如，在图像分类任务中，卷积层可以通过滤波器对输入图像进行卷积操作，并检测不同位置的相似特征。这些滤波器的参数是共享的，即不同位置使用相同的权重。
循环神经网络（RNN）中的权重共享：在自然语言处理任务中，如机器翻译和文本生成，可以通过使用RNN和参数共享来减少网络中的参数数量。例如，在机器翻译任务中，RNN可以将输入语言的句子通过循环操作逐个词递进地转化为目标语言的句子。通过共享权重参数，可以更好地捕捉源语言和目标语言之间的语义关系，并提高翻译的质量和准确性。
分组卷积（Group Convolution）：这是一种降低计算量的方法。首先将通道进行分组，然后对每一组进行卷积，卷积之后再进行通道的叠加。
