3.请问作为特征提取器使用VGG和Resnet哪个更好?为什么？

VGG和ResNet都是在计算机视觉领域中非常重要的深度学习模型，但在特征提取方面，ResNet通常更好，原因如下：

1. 模型深度: ResNet相对于VGG具有更深的网络结构。深层网络可以提取更丰富和复杂的特征表示。通过引入残差连接，ResNet能够有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题，使得更深的网络能够训练并保持较好的性能。

2. 参数效率: ResNet使用了残差块的结构，这种结构允许网络跳过一些层，只需要学习残差部分，而不是学习整个变换。这样可以减少了需要训练的参数数量，提高了参数的效率。

3. 性能表现: 大量的研究表明，在许多计算机视觉任务中，ResNet相对于VGG具有更好的性能。ResNet在ILSVRC 2015图像分类挑战赛中取得了第一名，证明了其在图像分类任务上的优越性能。

尽管ResNet在特征提取方面通常更好，但在某些特定任务或数据集上，VGG可能也能表现出色。因此，在选择模型时，最好根据具体任务和数据集的特点进行评估和选择。