ResNet50和VGG谁参数量少
时间: 2024-01-24 20:20:27 浏览: 39
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。
相关问题
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。
vgg16和resnet50谁的参数量更大
VGG16和ResNet50是两种常用的深度卷神经网络模型,它们在图像分类和目标识别等任务中表现出色。关于参数量的比较,一般来说,ResNet50的参数量更大。
VGG16是由16个卷积层和3个全连接层组成的深度神经网络模型。它的参数量主要集中在卷积层的权重和偏置上。VGG16的卷积层使用了较小的3x3卷积核,并且每个卷积层都有多个通道,这导致了较多的参数量。
ResNet50是由50个卷积层组成的深度残差网络模型。它引入了残差连接,通过跳跃连接将输入直接传递到输出,有助于解决梯度消失和模型退化的问题。ResNet50相比于VGG16更深,并且具有更多的卷积层和残差块,因此参数量更大。
总结来说,ResNet50的参数量更大,这也意味着它需要更多的计算资源和存储空间来进行训练和推理。