論文の概要: Membrane Potential Distribution Adjustment and Parametric Surrogate Gradient in Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13289v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 05:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 15:28:32.158008
• Title: Membrane Potential Distribution Adjustment and Parametric Surrogate Gradient in Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークにおける膜電位分布調整とパラメトリックサーロゲート勾配
• Authors: Siqi Wang, Tee Hiang Cheng, Meng-Hiot Lim
• Abstract要約: この問題を回避し、SNNをゼロから訓練するために、SG戦略を調査し、適用した。 パラメトリックサロゲート勾配(PSG)法を提案し,SGを反復的に更新し,最終的に最適なサロゲート勾配パラメータを決定する。 実験結果から,提案手法は時間によるバックプロパゲーション(BPTT)アルゴリズムと容易に統合可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.485537704990941
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As an emerging network model, spiking neural networks (SNNs) have aroused significant research attentions in recent years. However, the energy-efficient binary spikes do not augur well with gradient descent-based training approaches. Surrogate gradient (SG) strategy is investigated and applied to circumvent this issue and train SNNs from scratch. Due to the lack of well-recognized SG selection rule, most SGs are chosen intuitively. We propose the parametric surrogate gradient (PSG) method to iteratively update SG and eventually determine an optimal surrogate gradient parameter, which calibrates the shape of candidate SGs. In SNNs, neural potential distribution tends to deviate unpredictably due to quantization error. We evaluate such potential shift and propose methodology for potential distribution adjustment (PDA) to minimize the loss of undesired pre-activations. Experimental results demonstrate that the proposed methods can be readily integrated with backpropagation through time (BPTT) algorithm and help modulated SNNs to achieve state-of-the-art performance on both static and dynamic dataset with fewer timesteps.
• Abstract（参考訳）: 新たなネットワークモデルとして、スパイクニューラルネットワーク(SNN)が近年大きな研究注目を集めている。 しかし、エネルギー効率の良い二元スパイクは勾配勾配に基づくトレーニングアプローチではうまく機能しない。 surrogate gradient (sg) 戦略について検討し,この問題を回避し,snsをスクラッチから切り離すために適用した。 認識されたSG選択規則がないため、ほとんどのSGは直感的に選択される。 パラメトリックサロゲート勾配(PSG)法を用いてSGを反復的に更新し,最終的には候補SGの形状を校正する最適なサロゲート勾配パラメータを決定する。 SNNでは、量子化誤差により神経電位分布が予測不能にずれる傾向がある。 このようなポテンシャルシフトを評価し、望ましくない事前活性化の損失を最小限に抑えるために、潜在的分布調整(PDA)手法を提案する。 実験結果から,提案手法は時間によるバックプロパゲーション(BPTT)アルゴリズムと容易に統合でき,SNNを変調することで,より少ない時間ステップで静的および動的データセット上での最先端性能を実現することができることがわかった。

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