权值共享是"同一个知识在不同位置通用"的数学表达

卷积核的权值共享不只是"减少参数"的工程技巧，它表达了一个深刻的认识论假设——某个特征（如边缘）在图像的任何位置都应该是相同的检测器。这等价于说"知识是位置无关的"。当你遇到一个高维问题时，问自己：这个问题中的"知识"是否具有位置无关性？如果是，卷积/权值共享的思路就适用。