和resnet50比

与ResNet50相比，以下是一些常见的深度学习模型：

1. VGGNet：VGGNet是一个经典的卷积神经网络模型，它具有深层的网络结构和小尺寸的卷积核。VGGNet在ImageNet图像分类任务上取得了很好的性能。

2. InceptionNet：InceptionNet是由Google团队提出的一系列卷积神经网络模型，其中最著名的是InceptionV3和InceptionResNetV2。InceptionNet通过使用不同尺寸的卷积核和并行的卷积操作来提高网络的表达能力。

3. MobileNet：MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络模型，它通过使用深度可分离卷积来减少参数数量和计算量，适用于移动设备等资源受限的场景。

4. DenseNet：DenseNet是一种密集连接的卷积神经网络模型，它通过将每个层的输出与后续层的输入连接起来，使得网络可以更好地共享特征信息，提高了特征传递的效率。

5. EfficientNet：EfficientNet是一系列具有高效架构的卷积神经网络模型，它通过使用复合缩放方法来平衡网络深度、宽度和分辨率，以在不同资源约束下获得更好的性能。

这些模型在不同的任务和数据集上表现出色，并且可以根据具体需求进行选择和调整。