CNN中卷积层参数量与输出特征图(feature map)尺寸的计算公式

1. 卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为：$H_{input} \times W_{input} \times C_{input}$
   
   1. $H_{input}$表示输入特征图的高
   2. $W_{input}$表示输入特征图的宽
   3. $C_{input}$表示输入特征图的通道数（如果是第一个卷积层则是输入图像的通道数，如果是中间的卷积层则是上一层的输出通道数）
2. 卷积层的参数有如下几个：
   
   1. 输出通道数为$K$
   2. 正方形卷积核的边长为$F$
   3. 步幅(stride)为$S$
   4. 补零的行数和列数(padding)为$P$
3. 输出特征图(output feature map)的尺寸为$H_{output} \times W_{output} \times C_{output}$，其中每一个变量的计算方式如下：
   
   1. $H_{input}=(H_{output}-F+2P)/S+1$
   2. $W_{output}=(W_{input}-F+2P)/S+1$
   3. $C_{output}=K$
4. 参数量大小的计算，分为weights和biases：
   
   1. 首先来计算weights的参数量：$F \times F \times C_{input} \times K$
   2. 接着计算biases的参数量：$K$
   3. 所以总参数量为：$F \times F \times C_{input} \times K+K$