pointwise convolution 参数量

Pointwise Convolution 是一种卷积神经网络中的操作，它通常被用作扩展卷积层的输出通道数或者压缩输入通道数。它的参数量取决于输入通道数和输出通道数。

设输入特征图的尺寸为 $H \times W$，输入通道数为 $C_{in}$，输出通道数为 $C_{out}$，则 Pointwise Convolution 的参数量为：

$$
C_{in} \times C_{out}
$$

因为 Pointwise Convolution 只是对每个像素点的通道进行线性变换，所以每个输出通道只需要一个 $C_{in}$ 维的向量来进行变换，所以总共需要 $C_{in} \times C_{out}$ 个参数。