在Keras指南页面中 HERE
他们提到“当您多次调用同一层时，该层拥有多个索引为0、1、2 ...的节点”
如果我使用相同的共享层conv2d_5 45次，我将在model.summary中得到类似的信息（这只是摘要的一部分）
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
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input (InputLayer) (None, 32, 32, 3) 0
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stem_conv (Conv2D) (None, 32, 32, 24) 672 input[0][0]
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conv2d_5 (Conv2D) (None, 32, 32, 24) 5208 stem_conv[292][0]
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add_2910 (Add) (None, 32, 32, 24) 0 stem_conv[292][0]
conv2d_5[45][0]
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我的问题是，当我训练模型时，conv2d_5涉及的所有权重也会被训练吗？也就是说，如果有多个使用conv2d_5层的不同模型，它们的权重是否会同时更新并变得相同？