卷积层参数量计算公式通常由以下公式表示：

$$ \text{参数量} = (C \times W \times H) $$

其中：

• $ C $：卷积核的输入通道数；
• $ W $：卷积核的宽度；
• $ H $：卷积核的高度；
• $ C $：输出通道数（即最终的特征图的通道数）。

这一公式直接反映了卷积神经网络中每个参数的计算方式，即输入数据的每个像素点通过卷积核进行特征提取后，生成对应的输出通道。参数量的大小不仅影响模型的计算效率，还与模型的可解释性、泛化能力和参数优化等因素相关。

举例说明：若输入是RGB三维图像，卷积核尺寸为28×28，输出通道为16，则参数量为 $ 16 \times 28 \times 28 = 11,200 $。随着卷积核大小增加，参数量也会相应增加，这直接关系到网络的深度和参数数量。例如，使用3×3核时，参数量为 $ 16 \times 3 \times 3 = 144 $，而更大核尺寸会带来更大的计算负担。

在实际应用中，参数量的大小需要平衡模型复杂度与计算效率。例如，对于需要处理高分辨率图像的检测任务，较大的卷积核可以捕捉更多的细节，但过度的参数量可能影响训练速度。因此，在设计卷积神经网络时，需综合考虑参数量与实际应用场景的需求。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。