ResNet50在keras中卷积层的默认参数

在Keras中，使用ResNet50模型中的卷积层时，如果不指定参数，则会使用默认参数。ResNet50模型中的卷积层默认参数如下：

keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu', kernel_initializer='he_normal')

默认参数说明如下：

- filters：卷积核的数量，默认为64。
- kernel_size：卷积核的大小，默认为(3, 3)。
- strides：卷积核在两个方向上移动的步长，默认为(1, 1)。
- padding：填充方式，默认为'same'。
- activation：激活函数，默认为'relu'。
- kernel_initializer：卷积核的初始化方法，默认为'he_normal'。

需要注意的是，在实际使用中，这些参数的取值可以根据具体的任务需求进行调整和修改。