机器学习入门（四）：卷积运算量与参数数量计算
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卷积层的计算量表达式可表示为：
num(MAC)=IJMNK*L
其中，I与J分别代表卷积核的尺寸；M和N则对应卷积操作后所生成特征图的尺寸；K用于表示输入通道的数量；而L则指代输出通道的数量，此处的通道数目可被理解为单个样本特征图的数量。
以lenet网络中的参数为例：
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
convolution_param {
num_output: 20
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
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