ResNet50和VGG谁参数量少

VGG的参数量比ResNet50少。VGG拥有较少的层数，其网络结构非常简单，其模型中包含了大量的卷积层和池化层。而ResNet50则采用了残差网络的设计思想，其网络结构相对较为复杂，且在每个残差块中都包含了多个卷积层，因此参数量更多。具体数据可以参考以下结果：

- VGG16：138M
- ResNet50：25.6M

因此，如果是在计算能力和存储空间受限的情况下，选择VGG可能更为合适。

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resnet50和vgg16参数量对比

ResNet50和VGG16都是非常流行的深度神经网络模型，其参数量如下所示：

- ResNet50：23.5M（235万）个参数
- VGG16：138M（1380万）个参数

可以看出，ResNet50的参数量要少得多，这也是它在实际应用中更加受欢迎的一个原因。虽然VGG16的参数量更多，但是它在图像识别任务中的表现也非常优秀。

resnet和vgg的参数量分别是多少

ResNet和VGG的参数量是根据网络深度和宽度而异的。一般来说，随着网络深度和宽度的增加，参数量也会增加。以下是ResNet和VGG在常见的深度下的参数量：

对于ResNet：
- ResNet18：11.2M
- ResNet34：21.8M
- ResNet50：25.6M
- ResNet101：44.5M
- ResNet152：60.2M

对于VGG：
- VGG11：132.9M
- VGG13：133.0M
- VGG16：138.3M
- VGG19：143.7M

需要注意的是，这些参数量是基于标准的网络结构，实际使用时可能会有一些微小的差异。此外，这些参数量只是网络大小的一个指标，实际上模型的性能还受到许多其他因素的影响。