1.對卷積層而言，有：
模型參數量計算公式：
（K_h * K_w * C_in）* C_out
模型每秒浮點運算速度計算公式：
(K_h * K_w * C_in * C_out) * (H_out * W_out)
其中：K_h和K_w 代表了kernel的input_size, C_in是input feature map的channel數，C_out是output feature map的channel數；
H_out和W_out 分別代表了output feature map的size。
2.對全連接層而言，有：
模型參數量計算公式：
C_in * C_out
模型每秒浮點運算速度計算公式：
C_in * C_out
附加資料：
一個MFLOPS（megaFLOPS）等於每秒一百萬（=10^6）次的浮點運算，
一個GFLOPS（gigaFLOPS）等於每秒十億（=10^9）次的浮點運算，
一個TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒一萬億（=10^12）次的浮點運算