你能解释一下VGGNet和ResNet的区别吗?这是人工智能和机器学习领域的一个常见面试问题。虽然答案可以在网上找到，但一直还没能找到一个简明扼要的答案。我们将从什么是VGGNet开始，然后看看VGGNet遇到了什么问题，以及ResNet如何解决它。

VGGNet

VGG代表Visual Geometry Group(牛津大学的一组研究人员开发了这个架构)。VGG架构由块组成，每个块由2D卷积和最大池化层组成。VGGNet有两种形式，即VGG16和VGG19，其中的16和19分别表示它们各自的层数。VGGNet架构如下图所示：

在卷积神经网络(CNN)中，随着层数的增加，机器学习模型拟合更复杂函数的能力也随之增加。因此，层数越多越好(不要与人工神经网络相混淆，因为人工神经网络并不一定会随着隐层数的增加而提供更好的性能)。现在，我们可以来讨论一下为什么不使用VGG20、VGG50或VGG100等。

我们知道，神经网络的权重更新使用了反向传播算法。反向传播算法对每个权值做一个小的改变，使得机器学习模型的损失减小。这是怎么发生的呢?它会更新每一个权重，以使其在减少损失的方向上迈出一步。这个方向就是这个权重(相对于损失)的梯度。

利用链式法则，我们可以找到每个权重的梯度。通过神经元的梯度流如下图所示：

问题来了。当这个梯度一直向后到达初始层时，这个值不断乘以每个局部梯度。因此，梯度变得越来越小，这就使得对初始层的更新非常小，这样大大增加了训练时间。

如果局部梯度以某种方式变为1，来看看是否能够解决我们的问题。

我们来看看ResNet（Residual Network）。

ResNet

局部梯度如何才能为1，即哪个函数的导数始终为1呢？ 恒等函数（Identity function）！解决消失梯度问题背后的数学如下图所示：

因此，当该梯度进行反向传播时，其值不会减小，因为局部梯度为1。

ResNet体系结构现在对于如何避免梯度消失的问题应该是很有意义的。ResNet代表残差网络，其架构如下：

这些skip connections允许梯度不受阻碍地进行传播。现在你可以理解为什么ResNet具有像ResNet50、ResNet101和ResNet152这样的版本了。