MDX61B0450-503-4-0T 卷積神經網絡是目前計算機視覺中使用最普遍的模型結構。 引入卷積神經網絡進行特征提取，既能提取到相鄰像素點之間的特征模式，又能保證參數的個數不隨圖片尺寸變化。上圖是一個典型的卷積神經網絡結構，多層卷積和池化層組合作用在輸入圖片上，在網絡的最后通常會加入一系列全連接層，ReLU激活函數一般加在卷積或者全連接層的輸出上，網絡中通常還會加入Dropout來防止過擬合。 自2012年AlexNet在ImageNet比賽上獲得，卷積神經網絡逐漸取代傳統算法成為了處理計算機視覺任務的核心。 在這幾年，研究人員從提升特征提取能力，改進回傳梯度更新效果，縮短訓練時間，可視化內部結構，減少網絡參數量，模型輕量化, 自動設計網絡結構等這些方面，對卷積神經網絡的結構有了較大的改進，逐漸研究出了AlexNet、ZFNet、VGG、NIN、GoogLeNet和Inception系列、ResNet、WRN和DenseNet等一系列經典模型，MobileNet系列、ShuffleNet系列、SqueezeNet和Xception等輕量化模型。
01
經典模型 （AlexNet）
AlexNet是第一個深度神經網絡，其主要特點包括：
使用ReLU作為激活函數；
提出在全連接層使用Dropout避免過擬合。注：當BN提出后，Dropout就被BN替代了；
由于GPU顯存太小，使用了兩個GPU，做法是在通道上分組；。
使用局部響應歸一化(Local Response Normalization --LRN)，在生物中存在側抑制現象，即被激活的神經元會抑制周圍的神經元。在這里的目的是讓局部響應值大的變得相對更大，并抑制其它響應值相對比較小的卷積核。例如，某特征在這一個卷積核中響應值比較大，則在其它相鄰卷積核中響應值會被抑制，這樣一來卷積核之間的相關性會變小。LRN結合ReLU，使得模型提高了一點多個百分點；
使用重疊池化。作者認為使用重疊池化會提升特征的豐富性，且相對來說會更難過擬合。
02
集大成之作 （ResNet）
一般而言，網絡越深越寬會有更好的特征提取能力，但當網絡達到一定層數后，隨著層數的增加反而導致準確率下降，網絡收斂速度更慢。 傳統的卷積網絡在一個前向過程中每層只有一個連接，ResNet增加了殘差連接從而增加了信息從一層到下一層的流動。FractalNets重復組合幾個有不同卷積塊數量的并行層序列，增加名義上的深度，卻保持著網絡前向傳播短的路徑。 相類似的操作還有Stochastic depth和Highway Networks等。這些模型都顯示一個共有的特征，縮短前面層與后面層的路徑，其主要的目的都是為了增加不同層之間的信息流動。
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內存卡
6ES7953-8LF20-0AA0 SIMATIC Micro內存卡 64kByte(MMC)
6ES7953-8LG11-0AA0 SIMATIC Micro內存卡128KByte(MMC)
6ES7953-8LJ20-0AA0 SIMATIC Micro內存卡512KByte(MMC)
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開關量模板
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6ES7321-1BH10-0AA0 開入模塊（16點，24VDC）
6ES7321-1BH50-0AA0 開入模塊（16點，24VDC，源輸入）
6ES7321-1BL00-0AA0 開入模塊（32點，24VDC）
6ES7321-7BH01-0AB0 開入模塊（16點，24VDC，診斷能力）
6ES7321-1EL00-0AA0 開入模塊（32點，120VAC）
6ES7321-1FF01-0AA0 開入模塊（8點，120/230VAC）
6ES7321-1FF10-0AA0 開入模塊（8點，120/230VAC）與公共電位單獨連接
6ES7321-1FH00-0AA0 開入模塊（16點，120/230VAC）
6ES7321-1CH00-0AA0 開入模塊（16點，24/48VDC）
6ES7321-1CH20-0AA0 開入模塊（16點，48/125VDC）
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