論文の概要: HYPER-SNN: Towards Energy-efficient Quantized Deep Spiking Neural
Networks for Hyperspectral Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11979v2
- Date: Wed, 28 Jul 2021 06:17:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-20 21:44:34.548951
- Title: HYPER-SNN: Towards Energy-efficient Quantized Deep Spiking Neural
Networks for Hyperspectral Image Classification
- Title(参考訳): HYPER-SNN:ハイパースペクトル画像分類のためのエネルギー効率の高い量子化ディープスパイクニューラルネットワークを目指して
- Authors: Gourav Datta, Souvik Kundu, Akhilesh R. Jaiswal, Peter A. Beerel
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、重量、膜漏れ、発射閾値を最適化するために量子化対応の勾配降下を訓練する。
トレーニングと推論の両方の間、HSIのアナログ画素値はスパイクトレインに変換することなくSNNの入力層に直接適用される。
3次元および3次元/2次元ハイブリッド畳み込みアーキテクチャ上での3つのHSIデータセットを用いて提案手法の評価を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.094623170336122
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hyper spectral images (HSI) provide rich spectral and spatial information
across a series of contiguous spectral bands. However, the accurate processing
of the spectral and spatial correlation between the bands requires the use of
energy-expensive 3-D Convolutional Neural Networks (CNNs). To address this
challenge, we propose the use of Spiking Neural Networks (SNNs) that are
generated from iso-architecture CNNs and trained with quantization-aware
gradient descent to optimize their weights, membrane leak, and firing
thresholds. During both training and inference, the analog pixel values of a
HSI are directly applied to the input layer of the SNN without the need to
convert to a spike-train. The reduced latency of our training technique
combined with high activation sparsity yields significant improvements in
computational efficiency. We evaluate our proposal using three HSI datasets on
a 3-D and a 3-D/2-D hybrid convolutional architecture. We achieve overall
accuracy, average accuracy, and kappa coefficient of 98.68%, 98.34%, and 98.20%
respectively with 5 time steps (inference latency) and 6-bit weight
quantization on the Indian Pines dataset. In particular, our models achieved
accuracies similar to state-of-the-art (SOTA) with 560.6 and 44.8 times less
compute energy on average over three HSI datasets than an iso-architecture
full-precision and 6-bit quantized CNN, respectively.
- Abstract(参考訳): ハイパースペクトル画像(HSI)は、一連の連続スペクトル帯域にわたって豊富なスペクトルと空間情報を提供する。
しかしながら、バンド間のスペクトルおよび空間相関の正確な処理には、エネルギー膨張型3次元畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を使用する必要がある。
そこで本研究では,iso-architecture cnnから生成されたスパイキングニューラルネットワーク(snn)を用いて,重量,膜漏出,発火閾値を最適化するために量子化・アウェア勾配降下を訓練することを提案する。
トレーニングと推論の両方の間、HSIのアナログ画素値はスパイクトレインに変換することなくSNNの入力層に直接適用される。
トレーニング手法のレイテンシ低減と高いアクティベーション間隔の併用により,計算効率が大幅に向上した。
3次元のHSIデータセットと3次元/2次元のハイブリッド畳み込みアーキテクチャを用いて提案手法の評価を行った。
本研究では,インドパインズデータセット上での5つの時間ステップ(平均遅延)と6ビット重み量子化により,合計精度,平均精度,kappa係数を98.68%,98.34%,98.20%とした。
特に、我々のモデルは560.6と44.8の計算エネルギーを平均3つのHSIデータセットで比較すると、イソアーキテクチャの完全精度と6ビットの量子化CNNよりも低い精度で達成した。
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