ResNet、Inception-ResNet、VGG16等网络结构没有明显的差异是哪一篇文章

没有明显差异的论文并不是只有一篇，因为这种结论是基于多篇论文的综合分析得出的。以下是一些相关论文：

1. "Deep Residual Learning for Image Recognition" (ResNet论文) 中指出，在ImageNet数据集上，ResNet相比于先前的网络结构（如VGG、GoogLeNet等）具有更好的性能，而且更深的网络并不会导致过拟合。

2. "Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning" (Inception-v4和Inception-ResNet论文) 中探讨了Inception-v4和Inception-ResNet结构，并指出它们相对于先前的Inception结构具有更好的性能和更少的参数。

3. "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition" (VGG16论文) 中提出了VGG网络结构，并在ImageNet数据集上展示了其性能。虽然VGG16相对于先前的网络结构有更多的层和参数，但并没有明显的性能提升。

综上所述，这些论文表明，虽然ResNet、Inception-ResNet和VGG16等网络结构在细节上存在差异，但它们的性能差异并不明显，因此选择哪种网络结构取决于具体的应用场景和任务要求。