技术特征：
技术总结
本发明提供了基于可配置卷积层的卷积神经网络的算法优化方法，该方法包括：对卷积神经网络的每个卷积层，分别采用基于Neon指令的定点化卷积滤波优化法和基于Neon指令的定点化卷积矩阵乘优化法，对卷积层进行优化处理，获取对应卷积层的第一性能评测数据和第二性能评测数据；针对卷积神经网络的每个卷积层，如果第一性能评测数据优于第二性能评测数据，则认为对应的卷积层最佳配置为基于Neon指令的定点化卷积滤波优化法，否则认为对应的卷积层最佳配置为基于Neon指令的定点化卷积矩阵乘优化法；根据卷积神经网络的每个卷积层的最佳配置，对卷积神经网络进行优化处理。与现有技术相比，本发明可以有效地提升卷积神经网络的运算性能。
技术研发人员：朱明;班华忠;李志国;王正;李党
受保护的技术使用者：北京智芯原动科技有限公司
技术研发日：2018.12.13
技术公布日：2019.04.02