在C＃中的数学优化 [英] Math optimization in C#

问题描述

我已经整天在分析应用程序，并经优化code的一对夫妇的位，我离开了这个我的待办事项清单上。它是一个神经网络，被调用超过100万次的激活功能。根据dotTrace，它相当于整体功能的时间约60％。

你会如何优化呢？

 公共静态浮动乙状结肠​​（double值）{
    回报（浮）（1.0 /（1.0 + Math.Pow（Math.E，-value）））;
}
 

解决方案

尝试：

 公共静态浮动乙状结肠​​（double值）{
    返回1.0F /（1.0F +（浮点）Math.Exp（ - 值））;
}
 

编辑：我做了快速基准。在我的机器，上面code是比你的方法快43％左右，这在数学上等价code是teeniest有点快（比原来快46％）：

 公共静态浮动乙状结肠​​（double值）{
    浮K = Math.Exp（值）;
    返回K /（1.0F + K）;
}
 

编辑2：我不知道开销C＃功能有多少，但如果你的#include＆LT;文件math.h＆GT; 中源$ C ​​$ C，你应该能够利用这一点，它采用了浮动EXP函数。这可能是一个快一点。

 公共静态浮动乙状结肠​​（double值）{
    浮K = expf（（浮点）值）;
    返回K /（1.0F + K）;
}
 

此外，如果你正在做的数以百万计的电话，该函数调用的开销可能是一个问题。试着做一个内联函数，看看如果这是任何帮助。

I've been profiling an application all day long and, having optimized a couple bits of code, I'm left with this on my todo list. It's the activation function for a neural network, which gets called over a 100 million times. According to dotTrace, it amounts to about 60% of the overall function time.

How would you optimize this?

public static float Sigmoid(double value) {
    return (float) (1.0 / (1.0 + Math.Pow(Math.E, -value)));
}

解决方案

Try:

public static float Sigmoid(double value) {
    return 1.0f / (1.0f + (float) Math.Exp(-value));
}

EDIT: I did a quick benchmark. On my machine, the above code is about 43% faster than your method, and this mathematically-equivalent code is the teeniest bit faster (46% faster than the original):

public static float Sigmoid(double value) {
    float k = Math.Exp(value);
    return k / (1.0f + k);
}

EDIT 2: I'm not sure how much overhead C# functions have, but if you #include <math.h> in your source code, you should be able to use this, which uses a float-exp function. It might be a little faster.

public static float Sigmoid(double value) {
    float k = expf((float) value);
    return k / (1.0f + k);
}

Also if you're doing millions of calls, the function-calling overhead might be a problem. Try making an inline function and see if that's any help.

这篇关于在C＃中的数学优化的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！