《表7 不同拟合函数在DNN和CNN网络中的计算量》

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《Sigmoid函数的低复杂度概率分段线性拟合法》

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网络的激活函数计算量及识别准确率结果如表7和表8所示。从表4和表8可以看出，识别准确率不是随着拟合误差的减少而增加的，例如文献[12]具有0.022的最大绝对拟合误差，但在CNN网络上能获得约98.35%的识别准确率，与文献[8]只有0.007 88的最大绝对拟合误差相比，文献[12]的识别准确率提高了约0.09%。笔者提出的方法能将最大拟合误差降低到0.012 5，可以在低复杂度的情况下，高精度地识别图像，识别准确率在DNN网络中达到约97.45%，在CNN中达到约98.42%。与文献[10]的拟合方法相比，在同样仅使用加法电路情况下，文中方法的准确率在DNN和CNN中分别提高了约0.84%和0.57%。