alexnet和resnet哪个好

AlexNet和ResNet都是深度神经网络的经典模型，它们各自有着自己的优缺点，没有哪一个模型绝对好于另一个模型，选择哪一个模型要根据具体的任务需求和数据集特点来决定。

AlexNet是一个比较简单的深度神经网络模型，适合于处理较小的图像数据集，具有快速训练和较小的模型大小等优点。但是，由于AlexNet较为简单，因此在处理大型复杂数据集时可能表现不佳。

ResNet则是一个非常深的神经网络模型，通过引入残差块来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，适用于处理大型、复杂的图像数据集，具有更好的准确性和泛化能力。但是，由于ResNet较为复杂，因此需要更多的计算资源和更长的训练时间。

AlexNet适合于处理较小的图像数据集，具有快速训练和较小的模型大小等优点，而ResNet适用于处理大型、复杂的图像数据集，具有更好的准确性和泛化能力。因此，在选择模型时应根据具体的任务需求和数据集特点来决定。