resnet50参数量

resnet50是一个在MXNet框架中使用的预训练模型，用于图像分类任务。根据引用，resnet50模型具有50层深度，并且在faster rcnn中使用demo进行了网络测试。关于参数量的计算，引用提供了一个计算参数量的方法。根据该方法，我们可以计算出resnet50的参数量。参数量的计算方法可以根据网络结构进行推导，具体计算方式有点复杂，但是可以通过查看模型的定义来获得准确的参数量。

综上所述，我无法直接回答resnet50的参数量是多少。你可以查看resnet50的官方文档或者代码实现来获取准确的参数量信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [resnet-50-0000.params](https://download.csdn.net/download/tony2278/11141892)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [神经网络中参数量以及计算量的计算](https://blog.csdn.net/tianxiaguixin002/article/details/104960601)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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