Mimari: VGG, basit ve derin bir mimariye sahiptir, 3x3 boyutlarında küçük convolutional filtreler kullanır ve genellikle 16 veya 19 katmana sahiptir 12. ResNet ise, residual bloklar ve skip bağlantılar kullanarak daha karmaşık ve derin bir yapı sunar, bu da modelin daha fazla katmanla (örneğin, ResNet50'de 50, ResNet152'de 152 katman) eğitilmesini sağlar 13.

Performans: ResNet, vanishing gradient sorununu çözdüğü için daha derin ağlarda daha iyi performans gösterir ve genellikle daha yüksek doğruluk oranları elde eder 13.

Eğitim Süresi ve Kaynaklar: VGG, daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir ve eğitimi daha uzun sürer 23. ResNet'in skip bağlantıları, eğitim sürecini hızlandırır 2.

Kullanım Alanları: VGG, genel görevler ve transfer öğrenme için uygundur 2. ResNet ise, nesne tespiti gibi daha karmaşık uygulamalarda daha yaygın olarak kullanılır 1.