你是一个深度学习专家我现在设计了一种多模态分类模型模型分为特征提取和特征融合两个部分其中特征提取部分使用预训练模型进行特征提取对模型参数进行微调特征融合部分使用门控多模态单元从头开始训练。我现在统计模型复杂度和参数量需要去除预训练模型部分么？请给我详细的回答

在统计模型复杂度和参数量时，应该考虑整个模型的结构和参数量，包括预训练模型部分和门控多模态单元部分。因此，不需要去除预训练模型部分。

对于特征提取部分使用预训练模型进行特征提取，对模型参数进行微调，这个过程可以看作是一种迁移学习，通过利用预训练模型的已有知识，可以加速模型收敛和提高模型性能。但是，这部分的参数数量不应该被忽略，因为这些参数也参与了整个模型的训练过程。

对于特征融合部分使用门控多模态单元从头开始训练，这部分的参数量应该是比较大的，因为需要从头开始训练。门控多模态单元的参数量取决于单元的个数和每个单元的神经元数，因此需要根据具体的模型结构来计算参数量。

总的来说，计算模型复杂度和参数量时，应该考虑整个模型的结构和参数数量，包括预训练模型部分和门控多模态单元部分。