假设输入是．一张128x128的RGB彩色图像如果网络第一个卷积层的卷积核为3x3的大小步长为1共有64个卷积核后接一个步长为2的2x2平均池化层随后再接两层核大小为5×5卷积核个数为128的卷积层以及一层步进为2的2x2的平均池化层最后接含有128个神经元的全连接层和一个含有10个神经元的输出层试计算该网络的参数量。5x5的卷积核步长为1假设卷积过程默认加入Padding卷积之后的特征图尺寸大小

你的解答是正确的，该网络的参数量为：

3×3×3×64+64=1792 （第一层卷积层）

(128/2)×(128/2)×64=16384 （第一层卷积层输出特征图大小）

5×5×64×128+128=204928 （第二层卷积层）

(16384/2)×(16384/2)×128=134217728 （第二层卷积层输出特征图大小）

7×7×128×128+128=6917632 （全连接层）

128×10+10=1290 （输出层）

总参数量为：1792+204928+6917632+1290=6935642。