本申请示出一种卷积神经网络量化处理的方法及装置，通过获取卷积神经网络每个卷积层的第一特征数据和权重参数；确定第一特征数据的第一数值范围和权重参数的第二数值范围；第一数值范围为第一特征数据最小值与最大值之间的数值范围，第二数值范围为权重参数最小值与最大值之间的数值范围；根据第一数值范围确定第一中心值，并根据第二数值范围确定第二中心值；根据卷积计算的乘累加次数对第一累加值与第二累加值的乘积之和进行求和运算，以得到卷积计算结果，其中，第一累加值为第二特征数据与第一中心值之和，第二累加值为权重参数与第二中心值之和。本申请示出的技术方案能够提升数据采样量化的精细度，大幅降低量化带来的精度损失。