直接回答 是的，卷积神经网络 (CNN) 可以有负权重。 在 CNN 中，权重是学习到的参数，用于确定输入数据如何通过层进行转换。 这些权重使用可以是正或负的值初始化（例如，使用 He 或 Xavier 初始化等方法），并在训练期间通过反向传播进行调整。 CNN 的架构中没有固有的限制会阻止权重变为负数。 例如，卷积滤波器可以通过结合正权重和负权重来强调图像中亮区和暗区之间的过渡，从而学习检测边缘。
示例和技术细节 负权重在 CNN 中发挥着功能性作用。 考虑一个设计用于检测水平边缘的卷积滤波器。 这样的滤波器可能在一行中具有正权重，在下一行中具有负权重，以计算像素强度之间的差异，从而突出显示边缘。 在训练期间，如果通过减去激活值可以更好地表示特定特征（例如，从暗到亮的梯度），则网络将为此目的学习负权重。 即使在使用 ReLU 等激活函数（为负输入输出零）之后，权重本身仍然不受约束。 例如，第一层中的滤波器可能具有负权重以抑制不相关的模式，而更深层可能使用负权重来组合或对比来自先前层的特征。
对模型行为的影响 负权重的存在增加了 CNN 的灵活性。 例如，在图像分类中，具有负权重的滤波器可以学习降低噪声或不相关的纹理，从而提高模型专注于有意义的模式的能力。 实际上，这就是为什么归一化技术（例如，批量归一化）通常将数据集中在零附近——它允许正权重和负权重都有意义地贡献。 开发人员应注意，虽然负权重是正常的，但可以通过正则化技术（例如，L1/L2 正则化）来控制其幅度，以防止过度拟合。 总之，负权重是训练的自然结果，对于使 CNN 能够有效地对复杂的现实世界数据进行建模至关重要。