《表2 FPGA硬件平台和CPU软件平台的整体识别正确率对比》

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《可实现时分复用的CNN卷积层和池化层IP核设计》

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测试过程中，先将CPU中已训练好的网络算法的权值参数、偏置参数以及MNIST数据集的10 000张手写数字测试图片存储在SD卡中，PS端给出指令后，IP核读取SD卡内数据，运算完成后再将分类结果存储在存储器中，最后通过串口打印出分类结果。某次测试中串口打印的部分结果如图9所示，其中，第925张图片的预测值为0，实际的数字为2，预测错误，其余图片均预测正确。如表2所示，经10 000次迭代测试后，各手写数字的整体识别正确率为95.34%，与软件平台正确率96.83%基本一致。表3给出了各手写数字的识别正确率，其中手写数字6的正确率最差，为91.57%，但仍在可接受范围内。