論文の概要: A noise based novel strategy for faster SNN training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05453v2
• Date: Mon, 29 May 2023 12:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 03:03:39.984700
• Title: A noise based novel strategy for faster SNN training
• Title（参考訳）: 高速SNNトレーニングのためのノイズベース新しい戦略
• Authors: Chunming Jiang, Yilei Zhang
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、消費電力の低さと強力なバイオプロファイザビリティによって注目を集めている。 人工知能ニューラルネットワーク(ANN)-SNN変換とスパイクベースのバックプロパゲーション(BP)の2つの主要な手法には、それぞれ長所と短所がある。 本稿では,2つの手法の利点を組み合わせた新しいSNNトレーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) are receiving increasing attention due to their low power consumption and strong bio-plausibility. Optimization of SNNs is a challenging task. Two main methods, artificial neural network (ANN)-to-SNN conversion and spike-based backpropagation (BP), both have their advantages and limitations. For ANN-to-SNN conversion, it requires a long inference time to approximate the accuracy of ANN, thus diminishing the benefits of SNN. With spike-based BP, training high-precision SNNs typically consumes dozens of times more computational resources and time than their ANN counterparts. In this paper, we propose a novel SNN training approach that combines the benefits of the two methods. We first train a single-step SNN(T=1) by approximating the neural potential distribution with random noise, then convert the single-step SNN(T=1) to a multi-step SNN(T=N) losslessly. The introduction of Gaussian distributed noise leads to a significant gain in accuracy after conversion. The results show that our method considerably reduces the training and inference times of SNNs while maintaining their high accuracy. Compared to the previous two methods, ours can reduce training time by 65%-75% and achieves more than 100 times faster inference speed. We also argue that the neuron model augmented with noise makes it more bio-plausible.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、消費電力の低さと強力なバイオプロファイザビリティによって注目を集めている。 SNNの最適化は難しい課題である。 人工知能ニューラルネットワーク(ANN)-SNN変換とスパイクベースのバックプロパゲーション(BP)の2つの主要な手法には、それぞれ長所と短所がある。 ANN-to-SNN変換では、ANNの精度を近似するために長い推測時間を必要とするため、SNNの利点は減少する。 スパイクベースのBPでは、高精度SNNのトレーニングは通常、ANNの数十倍の計算資源と時間を消費する。 本稿では,2つの手法の利点を組み合わせた新しいSNNトレーニング手法を提案する。 まず, 単一ステップSNN(T=1)をランダムノイズで近似し, 単一ステップSNN(T=1)を多ステップSNN(T=N)に変換する。 ガウス分布ノイズの導入は変換後の精度を大幅に向上させる。 その結果,高い精度を維持しつつ,snsの学習時間と推論時間を大幅に削減できることがわかった。 従来の2つの手法と比較して、トレーニング時間は65%-75%削減でき、推論速度の100倍以上の速さで達成できる。 また、ノイズで強化されたニューロンモデルにより、より生物学的に楽観的であるとも主張する。

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