如果卷积核的尺寸是$K\times K$，有$C$个特征图作为输入，每个输出的特征图大小为$H\times W$，输出为$M$个特征图。

计算量分析

在上述情况下，卷积神经网络一次前向传播需要的乘法运算次数为：

$$H\times W\times M\times C\times K\times K$$

同时，所要进行的加法计算次数分为考虑偏置和不考虑偏置：

(1)考虑偏置的情况：

为了得到输出的特征图的一个未知的像素，我们需要进行
$$(C\times K\times K-1)+(C-1)+1=C\times K\times K$$
次加法操作，其中$K\times K$大小的卷积操作需要$K\times K-1$次加法，由于有C个通道，所以需要将结果乘以C，每个通道间的数要相加，所以需要C - 1次加法，最后再加上偏置的1次加法。

所以总的加法计算量如下：

$$H\times W\times M\times C\times K\times K$$

所以总的卷积运算计算量（乘法+加法）：

$$2\times H\times W\times M\times C\times K\times K$$

(2)不考虑偏置的情况：

总的卷积计算量：

$$H\times W\times M\times (2\times C\times K\times K-1)$$

参数量分析

卷积核参数量：

$$M\times C\times K\times K$$

偏置参数量：

$$M$$

总体参数量：

$$M\times C\times K\times K+M$$