論文の概要: Knowing When to Stop: Delay-Adaptive Spiking Neural Network Classifiers with Reliability Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11322v2
• Date: Wed, 2 Aug 2023 16:56:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 15:18:43.316097
• Title: Knowing When to Stop: Delay-Adaptive Spiking Neural Network Classifiers with Reliability Guarantees
• Title（参考訳）: 停止するタイミングを知る:信頼性保証付き遅延適応スパイクニューラルネットワーク分類器
• Authors: Jiechen Chen, Sangwoo Park, Osvaldo Simeone
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、内部イベント駆動型ニューラルネットワークを通じて時系列データを処理する。 本稿では,入力依存停止時に発生する決定に対して,信頼性を保証する新しい遅延適応型SNNベースの推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.33774397643919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) process time-series data via internal event-driven neural dynamics whose energy consumption depends on the number of spikes exchanged between neurons over the course of the input presentation. Typically, decisions are produced after the entire input sequence has been processed, resulting in latency and energy consumption levels that are fairly uniform across inputs. However, as explored in recent work, SNNs can produce an early decision when the SNN model is sufficiently ``confident'', adapting delay and energy consumption to the difficulty of each example. Existing techniques are based on heuristic measures of confidence that do not provide reliability guarantees, potentially exiting too early. In this paper, we introduce a novel delay-adaptive SNN-based inference methodology that, wrapping around any pre-trained SNN classifier, provides guaranteed reliability for the decisions produced at input-dependent stopping times. The approach, dubbed SpikeCP, leverages tools from conformal prediction (CP), and it entails minimal complexity increase as compared to the underlying SNN, requiring only additional thresholding and counting operations at run time. SpikeCP is also extended to integrate a CP-aware training phase that targets delay performance. Variants of CP based on alternative confidence correction schemes, from Bonferroni to Simes, are explored, and extensive experiments are described using the MNIST-DVS data set.
• Abstract（参考訳）: spiking neural networks (snns)は、入力提示の過程でニューロン間で交換されるスパイクの数にエネルギーが依存する内部イベント駆動ニューラルダイナミクスを介して時系列データを処理する。 通常、入力シーケンス全体が処理された後に意思決定が行われ、入力間でかなり均一なレイテンシとエネルギー消費レベルが発生する。 しかし、最近の研究で明らかになったように、SNNモデルが十分に 'confident'' である場合、各例の難易度に遅延とエネルギー消費を適応させることで、SNNは早期決定を下すことができる。 既存のテクニックは、信頼性保証を提供していない信頼のヒューリスティックな尺度に基づいている。 本稿では,任意の事前学習済みsn分類器を包含して,入力依存停止時に発生する決定の信頼性を保証する新しい遅延適応型snベース推論手法を提案する。 SpikeCPと呼ばれるこのアプローチでは、コンフォーメーション予測(CP)からツールを活用することで、基盤となるSNNと比較して最小限の複雑さの増加を伴います。 SpikeCPはまた、遅延パフォーマンスを目標とするCP対応トレーニングフェーズを統合するように拡張されている。 ボンフェロニからシムズまで, 代替信頼度補正方式に基づくCPの変動について検討し, MNIST-DVSデータセットを用いて広範な実験を行った。

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