仔细分析下ResNet和VGG有什么差异

ResNet和VGG是两种不同的卷积神经网络模型，它们的设计思路和结构有所不同，主要差异如下：

1. 残差连接：ResNet提出了残差连接，使得网络可以学习到恒等映射，有效地解决了深层网络退化的问题；而VGG则采用了更深的网络结构，但没有使用残差连接。

2. 卷积核尺寸：VGG采用了较小的卷积核尺寸（3x3），多次堆叠产生了大量的卷积层，提高了网络的非线性能力；而ResNet则采用了较大的卷积核尺寸（7x7），并采用了更少的卷积层。

3. 模型深度：VGG网络深度较深，有16或19层，而ResNet网络深度更深，可以达到1000多层。

4. 计算和存储：由于VGG采用了较多的卷积层，使得模型参数较多，计算和存储资源要求较高；而ResNet则通过残差连接减少了卷积层的数量和参数，使得计算和存储资源要求较小。

总的来说，ResNet的设计思路更加先进，可以构建更深的网络结构，并解决深层网络退化的问题。而VGG则采用了较小的卷积核尺寸和更多的卷积层，可以提高网络的非线性能力，但计算和存储资源要求较高。