重みを共有しているレイヤーを持たせることで、少ないトレーナブルパラメーター数でより大きな表現力を持たせるという試みです。 トレーナブルパラメーター数は4Mですが、実際の計算量は6.7Mパラメーター相当になります。 タスクはsin(5*x_1*x_2)の近似です。デモでは0,0を入力しています：正しい答えは0です。 project.jsonの容量は3.9MBほどです。制限の5MBと比べるとかなり余裕があります。 モデルの構造は layer1 -> layer2 -> layer3 -> layer4 -> layer2 -> layer3 -> layer5 となっており、layer2, 3を共有しています。
