ResNet과 VGG 네트워크의 주요 차이점은 무엇이며, ResNet이 깊은 네트워크에서 VGG보다 더 좋은 성능을 보이는 핵심적인 이유를 설명해 주세요.

ResNet과 VGG의 주요 차이점은 네트워크 구조와 깊이에 따른 성능입니다. VGG는 단순히 레이어를 깊게 쌓아 성능을 향상시키려 했지만, 깊이가 깊어질수록 기울기 소실/폭주 문제로 학습이 어려워지는 한계가 있었습니다.

반면 ResNet은 잔차 연결(Residual Connection)이라는 혁신적인 구조를 도입했습니다. 이 연결은 이전 레이어의 출력을 건너뛰어(Skip Connection) 다음 레이어의 입력에 더해주는 방식으로, 네트워크가 항등 함수(Identity Function)를 학습하도록 돕습니다. 이를 통해 기울기 소실 문제를 완화하고, 깊은 네트워크에서도 효과적인 학습이 가능하게 합니다.

결론적으로, ResNet은 잔차 연결을 통해 깊은 네트워크 학습의 안정성을 확보하고, VGG보다 훨씬 깊은 네트워크를 효과적으로 학습시켜 더 좋은 성능을 보이는 것입니다.