卷积神经网络中的参数计算 from_https://www.cnblogs.com/hejunlin1992/p/7624807.html
举例1：
比如输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个filter/kernel是5x5x3，一个卷积核产生一个feature map，下图中，有6个5x5x3的卷积核，故输出6个feature map（activation map），大小即为28x28x6。
下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6，这里的6就是28x28x6中的6，两者需要相同，即每个卷积核的“层数”需要与输入的“层数”一致。有几个卷积核，就输出几个feature map，下图中，与第二层作卷积的卷积核有10个，故输出的第三层有10个通道。
举例2：
NxN大小的输入（暂时不考虑通道数），与FxF大小的卷积核（暂时不考虑个数）做卷积，那么输出大小为多大？计算公式为：(N - F) / stride + 1，其中stride为做卷积是相邻卷积核的距离。
举例3：
当输入为7x7大小，卷积核为3x3，stride=1，在7x7周围补上一圈0（pad=1个像素），那么输出大小为多大？
是7x7。
举例3：
输入为32x32x3，卷积核大小为5x5，总共有10个卷积核，做卷积的时候stride=1，pad=2，那么这一层总共含有多少参数？
每个卷积核含有的参数个数为：5*5*3 + 1 = 76，其中1是偏置bias，由于有10个卷积核，故总参数为76*10=760。
总结：
其中，卷积核的数量K一般是2的整数次幂，这是因为计算方便（计算机计算2^n比较快）
关于池化层的参数计算：
参考：
斯坦福大学CS231N课程PPT
http://cs231n.stanford.edu/slides/2016/winter1516_lecture7.pdf