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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09522v3
• Date: Tue, 5 Mar 2024 11:57:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:56:32.561448
• 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(SNN)は、計算効率を有望に改善する。 現在のSNNトレーニング手法は、主に固定時間ステップアプローチを採用している。 本稿では,効率的な推論を実現するために,推論中にいつでもSNNを終了できるSNNの遮断を検討することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.91830001268308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural network (SNN), next generation of artificial neural network (ANN) that more closely mimic natural neural networks offers promising improvements in computational efficiency. However, current SNN training methodologies predominantly employ a fixed timestep approach, overlooking the potential of dynamic inference in SNN. In this paper, we strengthen the marriage between SNN and event-driven processing with a proposal to consider cutoff in SNN, which can terminate SNN anytime during the inference to achieve efficient inference. Two novel optimisation techniques are presented to achieve inference efficient SNN: a Top-K cutoff and a regularisation. The Top-K cutoff technique optimises the inference of SNN, and the regularisation are proposed to affect the training and construct SNN with optimised performance for cutoff. We conduct an extensive set of experiments on multiple benchmark frame-based datsets, such as Cifar10/100, Tiny-ImageNet and event-based datasets, including CIFAR10-DVS, N-Caltech101 and DVS128 Gesture. The experimental results demonstrate the effectiveness of our techniques in both ANN-to-SNN conversion and direct training, affirming their compatibility and potential benefits in enhancing accuracy and reducing inference timestep when integrated with existing methods. Code available: https://github.com/Dengyu-Wu/SNN-Regularisation-Cutoff
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークをより密接に模倣した次世代の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)であるSpiking Neural Network(SNN)は、計算効率の有望な改善を提供する。 しかし、現在のSNNトレーニング手法は、SNNの動的推論の可能性を見越して、固定時間ステップアプローチを主に採用している。 本稿では,SNNとイベント駆動処理の結婚を,推論中にいつでもSNNを終了させ,効率的な推論を実現するSNNの遮断を検討することを提案する。 推論効率の良いSNNを実現するために,Top-Kカットオフと正規化という2つの新しい最適化手法を提案する。 トップkカットオフ手法はsnnの推論を最適化し、この正規化はカットオフの最適化性能を持つsnnのトレーニングと構築に影響を与える。 我々は、CIFAR10-DVS、N-Caltech101、DVS128 Gestureなど、Cifar10/100、Tiny-ImageNet、イベントベースのデータセットなど、複数のベンチマークフレームベースのダットセットで広範な実験を行う。 実験により,ANN-to-SNN変換とダイレクトトレーニングの両手法の有効性を実証し,既存の手法と統合した場合の精度向上と推論時間の短縮に両手法の互換性と潜在的なメリットを確認した。 コード提供: https://github.com/dengyu-wu/snn-regularization-cutoff

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