論文の概要: Fast-SNN: Fast Spiking Neural Network by Converting Quantized ANN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19868v1
• Date: Wed, 31 May 2023 14:04:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 16:10:06.542505
• Title: Fast-SNN: Fast Spiking Neural Network by Converting Quantized ANN
• Title（参考訳）: Fast-SNN:量子化ANN変換による高速スパイクニューラルネットワーク
• Authors: Yangfan Hu, Qian Zheng, Xudong Jiang, Gang Pan
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算とエネルギー効率の利点を示している。 離散スパイク関数のため、ディープSNNをトレーニングすることは依然として課題である。 本稿では低レイテンシで高い性能を実現する高速SNNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.18008827711246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) have shown advantages in computation and energy efficiency over traditional artificial neural networks (ANNs) thanks to their event-driven representations. SNNs also replace weight multiplications in ANNs with additions, which are more energy-efficient and less computationally intensive. However, it remains a challenge to train deep SNNs due to the discrete spike function. A popular approach to circumvent this challenge is ANN-to-SNN conversion. However, due to the quantization error and accumulating error, it often requires lots of time steps (high inference latency) to achieve high performance, which negates SNN's advantages. To this end, this paper proposes Fast-SNN that achieves high performance with low latency. We demonstrate the equivalent mapping between temporal quantization in SNNs and spatial quantization in ANNs, based on which the minimization of the quantization error is transferred to quantized ANN training. With the minimization of the quantization error, we show that the sequential error is the primary cause of the accumulating error, which is addressed by introducing a signed IF neuron model and a layer-wise fine-tuning mechanism. Our method achieves state-of-the-art performance and low latency on various computer vision tasks, including image classification, object detection, and semantic segmentation. Codes are available at: https://github.com/yangfan-hu/Fast-SNN.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動型表現のおかげで、従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)よりも計算とエネルギー効率の優位性を示している。 SNNはANNの重み乗算を、エネルギー効率が良く計算量も少ない加算に置き換える。 しかし、離散スパイク関数のため、深いSNNを訓練することは依然として困難である。 この課題を回避するための一般的なアプローチは、ANN-to-SNN変換である。 しかし、量子化エラーと累積誤差のため、高い性能を達成するために多くの時間ステップ(高い推論遅延)を必要とすることが多く、SNNの利点を否定する。 そこで本研究では,低レイテンシで高性能な高速SNNを提案する。 量子化誤差の最小化を量子化 ann トレーニングに移すことにより,sns の時空間量子化と ann の空間量子化の等価なマッピングを示す。 量子化誤差の最小化により,符号付きifニューロンモデルと層毎の微調整機構を導入することで,累積誤差の主な原因は逐次誤差であることを示す。 画像分類,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーションなど,様々なコンピュータビジョンタスクにおける最先端性能と低レイテンシを実現する。 コードは、https://github.com/yangfan-hu/Fast-SNN.comで入手できる。

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