卷积神经网络参数计算：128x128 RGB 图片的三层网络示例

首先，计算每一层的参数数量。\n\n第一层：\n每个特征映射的参数数量为(33+1)=10，一共有10个特征映射，所以第一层的参数数量为1010=100。\n\n第二层：\n每个特征映射的参数数量为(1033+1)=271，一共有20个特征映射，所以第二层的参数数量为20271=5420。\n\n第三层：\n每个特征映射的参数数量为(2033+1)=541，一共有30个特征映射，所以第三层的参数数量为30541=16230。\n\n总的参数数量为100+5420+16230=21350。\n\n在考虑偏置项的情况下，总的参数数量为21350。