卷积层和全连接层的区别_CNN卷积层、全连接层的参数量、计算量

我们以VGG-16为例，来探讨一下如何计算卷积层、全连接层的参数量、计算量。为了简单、直观地理解，以下讨论中我们都会忽略偏置项，实践中必须考虑偏置项。

【卷积层的参数量】

什么是卷积层的参数？

卷积层的基本原理就是图像的二维卷积，即将一个二维卷积模板先翻转(旋转180°)，再以步长stride进行滑动，滑动一次则进行一次模板内的对应相乘求和作为卷积后的值。

那谁是参数呢？图像本身有参数吗？怎么可能呢。

那答案只有一个：filter。

如上图所示，就是一个

$3\times3$ 的卷积核，它的参数就是9个。

如果有多个通道呢？这简单啊，就用单通道卷积核的参数量乘以通道数呗。

这仅仅是一个filter的参数量，卷积层有若干个filter啊？

(重点，重点，重点)

计算公式：参数量=(filter size * 前一层特征图的通道数 )* 当前层filter数量

VGG-16为例，Conv1-1，输入

$224\times224\times3$ ，64个

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