doubelsong的博客

1.  为什么要进行DNN性能测试深度神经网络(DNN)是随着深度学习发展起来以后非常活跃的一类神经网络，在数据分类，图像识别等领域有广泛应用[1][2]。DNN的训练时间非常长，这一方面是由于它涉及到的数据量很大，确实处理起来需要耗费很多时间；另一方面是由于选择了不合适的计算方法（如矩阵乘法，激活函数，没有使用GPU加速）等造成的。因此当前亟待解决的问题是什么样的计算方法能在保证精度的情况下

1.   为什么要近似计算在CNN与DNN的训练与预测过程中，激活函数的计算是必不可少的一部分，在我们的测算中，激活函数的计算大致耗时为0.1ms-1ms。但是由于在DNN和CNN的训练阶段，需要针对每条数据都计算激活函数，调用的次数非常多。因此有必要设计激活函数的近似计算方法，在尽可能确保精度的情况下，使得激活函数的运行速度加快。2.   CPU近似计算的算法2.1  查表法查表

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