vgg16和resnet50谁的参数量更大

VGG16和ResNet50是两种常用的深度卷神经网络模型，它们在图像分类和目标识别等任务中表现出色。关于参数量的比较，一般来说，ResNet50的参数量更大。

VGG16是由16个卷积层和3个全连接层组成的深度神经网络模型。它的参数量主要集中在卷积层的权重和偏置上。VGG16的卷积层使用了较小的3x3卷积核，并且每个卷积层都有多个通道，这导致了较多的参数量。

ResNet50是由50个卷积层组成的深度残差网络模型。它引入了残差连接，通过跳跃连接将输入直接传递到输出，有助于解决梯度消失和模型退化的问题。ResNet50相比于VGG16更深，并且具有更多的卷积层和残差块，因此参数量更大。

总结来说，ResNet50的参数量更大，这也意味着它需要更多的计算资源和存储空间来进行训练和推理。