resnet50 卷积核数量

ResNet-50是一种深度卷积神经网络模型，它由50个卷积层组成。在ResNet-50中，卷积核的数量是根据网络的结构和层级进行设计的。具体来说，ResNet-50中的卷积核数量如下：

1. 第一层卷积层：该层使用64个7x7大小的卷积核。
2. 残差块：ResNet-50包含了4个残差块，每个残差块由若干个卷积层组成。其中，第一个残差块的卷积核数量为256，后续的残差块的卷积核数量为128、256、512。
3. 全连接层：最后的全连接层使用了1000个1x1大小的卷积核，用于输出1000个类别的预测结果。

总结起来，ResNet-50中的卷积核数量分别为64、256、128、256、512和1000。