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卷积神经收集（Convolutional Neural Networks，CNN）在图像辨认等视觉任务中表示出色，其核心组件之一就是卷积层。卷积层的参数量直接关联到模型的复杂度跟打算量，因此，懂得卷积层参数的打算方法至关重要。 卷积层参数量的打算重要取决于以下多少个要素：卷积核尺寸、输入特点图的通道数、输出特点图的通道数以及能否利用偏置项。具体打算公式如下： 参数量 = 卷积核尺寸 × 卷积核尺寸 × 输入通道数 × 输出通道数 + 输出通道数（若利用偏置项） 举例来说，假设一个卷积层存在以下特点：卷积核尺寸为3×3，输入特点图的通道数为16，输出特点图的通道数为32，且该层利用偏置项。那么，该卷积层的参数量为： 3 × 3 × 16 × 32 + 32 = 4608 须要留神的是，假如卷积层采取了批量归一化（Batch Normalization）技巧，其参数量还会增加，因为每个通道会额定增加两个参数：一个是缩放参数，另一个是偏移参数。 在现实利用中，为了增加参数量跟打算量，常常会利用一些技能，如利用小尺寸的卷积核、增加步长、采取深度可分别卷积等。这些方法可能在保持乃至进步模型机能的同时，明显增加参数数量，降落模型的复杂度。 总之，公道地计划卷积层的参数，可能在保证模型机能的同时，有效把持模型的打算量跟复杂度。对深度进修开辟者来说，控制卷积层参数的打算方法，有助于更好地优化模型构造跟练习过程。