卷积神经网络（CNN）的计算量和参数量计算

今天看文章复习了一下计算量和参数量的计算方法，这里做一下笔记

忽略padding和stride的话，输入层，卷积核和输出层的关系，以及参数量、计算量如下(第二行是一个例子)

关于参数量：每个卷积核有$K\times K\times M$个参数，那么共有N个卷积核，参数量就是$K\times K\times M\times N$

关于计算量：每个卷积核遍历输入层，计算量是$K\times K\times M\times W_o\times W_o$，那么N个卷积核的计算量就再乘上N。(这里乘上两个$W_o$我没有做严格的证明)