1、網絡結構區別：CNN卷積神經網絡是壹種經典的神經網絡結構，主要由卷積層、池化層和全連接層組成。ResNet殘差神經網絡是壹種引入了殘差連接的深度神經網絡結構。
2、模型訓練區別：在訓練CNN時，使用反向傳播算法進行參數更新，通過最小化損失函數來優化網絡權重。ResNet的訓練過程中，由於引入了殘差連接，可以通過跳過層級來傳播梯度，緩解了梯度消失問題。使得網絡可以更輕松地訓練深層網絡，加速收斂並提高性能。