論文の概要: Optimising Event-Driven Spiking Neural Network with Regularisation and Cutoff

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09522v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 16:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 13:09:20.281846
• Title: Optimising Event-Driven Spiking Neural Network with Regularisation and Cutoff
• Title（参考訳）: 規則化とカットオフによるイベント駆動スパイクニューラルネットワークの最適化
• Authors: Dengyu Wu and Gaojie Jin and Han Yu and Xinping Yi and Xiaowei Huang
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(英: Spiking Neural Network、SNN)は、エネルギー効率の利点を生かした、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)の変種である。 イベントベースの入力は、SNNの非同期動作機構のおかげで、SNNをよりうまく活用することができる。 AOI-SNNの正則化と遮断という2つの新しい最適化手法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.49173382510852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs), a variant of artificial neural networks (ANNs) with the benefit of energy efficiency, have achieved the accuracy close to its ANN counterparts, on benchmark datasets such as CIFAR10/100 and ImageNet. However, comparing with frame-based input (e.g., images), event-based inputs from e.g., Dynamic Vision Sensor (DVS) can make a better use of SNNs thanks to the SNNs' asynchronous working mechanism. In this paper, we strengthen the marriage between SNNs and event-based inputs with a proposal to consider anytime optimal inference SNNs, or AOI-SNNs, which can terminate anytime during the inference to achieve optimal inference result. Two novel optimisation techniques are presented to achieve AOI-SNNs: a regularisation and a cutoff. The regularisation enables the training and construction of SNNs with optimised performance, and the cutoff technique optimises the inference of SNNs on event-driven inputs. We conduct an extensive set of experiments on multiple benchmark event-based datasets, including CIFAR10-DVS, N-Caltech101 and DVS128 Gesture. The experimental results demonstrate that our techniques are superior to the state-of-the-art with respect to the accuracy and latency.
• Abstract（参考訳）: エネルギー効率の恩恵を受ける人工知能ニューラルネットワーク(ANN)の亜種であるスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、CIFAR10/100やImageNetといったベンチマークデータセット上で、ANNのそれに近い精度を達成した。 しかし、フレームベースの入力(イメージなど)と比較すると、ダイナミックビジョンセンサー(DVS)のようなイベントベースの入力は、SNNの非同期動作機構のおかげで、SNNをよりうまく活用することができる。 本稿では,SNNとイベントベース入力の結婚を,任意の時間最適SNN(AOI-SNN)を考慮し,推論中にいつでも終了し,最適な推論結果を得るための提案によって強化する。 AOI-SNNの正則化と遮断という2つの新しい最適化手法が提案されている。 正規化により、最適化性能を持つSNNのトレーニングと構築が可能となり、イベント駆動入力に対するSNNの推論を最適化する。 我々は、CIFAR10-DVS、N-Caltech101、DVS128 Gestureなど、複数のベンチマークイベントベースのデータセットで広範な実験を行う。 実験の結果,本手法は精度とレイテンシにおいて最先端技術よりも優れていることがわかった。

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