假设输入的特征图为H x W x 100 ，经过一个（3x3，32个filters）卷积层
被训练的参数是卷积层所含的参数：个数为 (3x3+1)x32
在模型推理过程中的参数计算量为：100 x (3x3+1) x 32,即 每个filter，卷输入的100个channels，然后再输出一个channels.
假设输入的特征图为H x W x 100 ，经过一个（3x3，32个filters）卷积层
被训练的参数是卷积层所含的参数：个数为 (3x3+1)x32
在模型推理过程中的参数计算量为：100 x (3x3+1) x 32,即 每个filter，卷输入的100个channels，然后再输出一个channels.
之前写过一篇手动计算卷积神经网络参数量和FLOPs的计算公式的博客：卷积神经网络模型参数量和运算量计算方法。现介绍...
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本文标题：卷积计算参数量计算
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yunvxctx.html
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