请问一下文中使用16*16大小的图像块，并通过线性投影表示特征作为输入，其参数量是多少，与CNN预处理对比参数量减小多少？

对于一个16x16大小的图像块，每个像素有3个通道（RGB），总共有16x16x3 = 768个输入特征。假设线性投影使用一个全连接层，该层的参数量为输入特征数乘以输出特征数。如果输出特征数为n，那么参数量为768n。

与CNN预处理相比，CNN通常使用卷积层和池化层来提取特征。卷积层的参数量取决于卷积核的大小和通道数，而池化层没有参数。相对于线性投影，CNN的参数量通常较小，因为卷积操作可以共享参数并减少冗余。

具体到你提到的16x16大小的图像块，假设使用一个3x3的卷积核，通道数为n，那么卷积层的参数量为3x3x3xn。相比之下，线性投影的参数量为768n。因此，在这种情况下，CNN预处理可以显著减小参数量。