ResNet、VGG是什么

ResNet和VGG是深度学习中使用的两种非常流行的卷积神经网络模型。

ResNet是Residual Network的简称，它是由微软研究院的研究人员研发的一种深度卷积神经网络模型。ResNet的特点是在网络中引入了残差连接（Residual Connection），使得模型的训练更容易，并且可以在更深的网络结构中取得更好的性能表现。

VGG是由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）研究人员研发的一种深度卷积神经网络模型。VGG的特点是采用了非常小的卷积核，而且在网络中使用了大量的卷积层和池化层，使得模型的复杂度非常高。VGG被广泛应用于图像分类、目标检测等领域，并且在ImageNet图像分类比赛中取得了非常好的成绩。