論文の概要: AutoST: Training-free Neural Architecture Search for Spiking Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00293v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 00:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 04:42:08.314015
• Title: AutoST: Training-free Neural Architecture Search for Spiking Transformers
• Title（参考訳）: autost: スパイキングトランスフォーマーのトレーニングフリーニューラルネットワーク検索
• Authors: Ziqing Wang, Qidong Zhao, Jinku Cui, Xu Liu, Dongkuan Xu
• Abstract要約: スパイキングトランスフォーマーはスパイキングニューラルネットワーク(SNN)のエネルギー効率とトランスフォーマーの高容量を実現する。 既存のスパイキングトランスフォーマーアーキテクチャは、顕著なアーキテクチャのギャップを示し、結果として準最適性能をもたらす。 我々は,高速なスパイキングトランスフォーマーアーキテクチャを高速に識別するために,スパイキングトランスフォーマーのトレーニング不要なNAS手法であるAutoSTを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.791412391584064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Transformers have gained considerable attention because they achieve both the energy efficiency of Spiking Neural Networks (SNNs) and the high capacity of Transformers. However, the existing Spiking Transformer architectures, derived from Artificial Neural Networks (ANNs), exhibit a notable architectural gap, resulting in suboptimal performance compared to their ANN counterparts. Manually discovering optimal architectures is time-consuming. To address these limitations, we introduce AutoST, a training-free NAS method for Spiking Transformers, to rapidly identify high-performance Spiking Transformer architectures. Unlike existing training-free NAS methods, which struggle with the non-differentiability and high sparsity inherent in SNNs, we propose to utilize Floating-Point Operations (FLOPs) as a performance metric, which is independent of model computations and training dynamics, leading to a stronger correlation with performance. Our extensive experiments show that AutoST models outperform state-of-the-art manually or automatically designed SNN architectures on static and neuromorphic datasets. Full code, model, and data are released for reproduction.
• Abstract（参考訳）: スパイキングトランスフォーマーはスパイキングニューラルネットワーク(snn)のエネルギー効率とトランスフォーマーの高容量の両方を達成するため、かなりの注目を集めている。 しかし、Artificial Neural Networks (ANN) から派生した既存のSpking Transformerアーキテクチャは、アーキテクチャのギャップが顕著であり、ANNのアーキテクチャに比べてパフォーマンスが劣る。 手動で最適なアーキテクチャを発見するのは時間がかかります。 これらの制約に対処するために,高速なスパイキングトランスフォーマーアーキテクチャを高速に識別するために,スパイキングトランスフォーマーのトレーニング不要なNAS方式であるAutoSTを導入する。 SNNに固有の非微分可能性と高空間性に苦しむ既存のトレーニングフリーNAS法とは違って,モデル計算やトレーニングダイナミクスとは独立に,Floating-Point Operations (FLOPs) を性能指標として活用することを提案する。 我々の広範な実験により、AutoSTモデルは静的およびニューロモルフィックなデータセット上で、手動または自動設計のSNNアーキテクチャよりも優れていることが示された。 完全なコード、モデル、データは複製のためにリリースされます。

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