卷积神经网络作为一种前馈神经网络，其神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，主要用于处理大型图像。 在结构中包括卷积层和池化层。其在组合过程中，元素的数量会逐层递减，但随着运算单元的增多，其运算参数数量也会增多，毕竟运算参数的数量决定了其感知能力，所以压缩起来的难度相对较大，为了保证计算的正确性，对于运算参数的压缩只能压缩一部分参数，但也有限。个人理解，有误勿喷。
为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU？
为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU？
其实CPU和GPU一样可以训练神经网络。实际上，在早期，神经网络都是用CPU训练的。即使现在，像TensorFlow这样的流行框架也支持在CPU上运行。
那么，既然CPU和GPU都可以训练神经网络，为什么一般用GPU训练神经网络？很简单，因为GPU比CPU快很多。
比如，Victor Dibia（IBM研究院Research Staff Member）基于Tensorflow框架训练了一个实时检测手部的网络。
训练这样一个神经网络要花多久？
CPU上大约要12天，而GPU上则是5小时。
我们这里不讨论具体的型号，关键是两者的比例。CPU和GPU的差距太大了。
而且，实际上这个神经网络的训练时间已经通过迁移学习大大缩短了。迁移学习指直接拿训练好的图像分类的模型来用，只是重新训练最后一层或几层网络以检测手部，所以能快很多。
那如果从头开始训练的话（有的时候没有现成的模型可供迁移），可能要几周甚至几个月。这还是GPU的情况。
按照上面的比例，换算成CPU，那基本上就太慢太慢，慢到不现实的程度。
GPU之所以比CPU快好多，主要是因为，从运算的角度来看，神经网络主要是由大量的浮点矩阵构成的。而现代的神经网络，可能有几千到几百万的浮点矩阵（所谓深度学习），因此需要很大的内存带宽来访问这些海量的浮点矩阵。而GPU的内存带宽比CPU高很多。比如Intel的Core i9-7980XE内存带宽约为57GB/s，而NVIDIA的Tesla P100带宽高达900GB/s。
上图为各代CPU和GPU的带宽比较（来源：Karl Rupp）
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