論文の概要: Gradient Scaling on Deep Spiking Neural Networks with Spike-Dependent Local Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00558v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 13:58:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-02 13:52:28.171564
• Title: Gradient Scaling on Deep Spiking Neural Networks with Spike-Dependent Local Information
• Title（参考訳）: スパイク依存局所情報を用いたディープスパイクニューラルネットワークの勾配スケーリング
• Authors: Seongsik Park, Jeonghee Jo, Jongkil Park, Yeonjoo Jeong, Jaewook Kim, Suyoun Lee, Joon Young Kwak, Inho Kim, Jong-Keuk Park, Kyeong Seok Lee, Gye Weon Hwang, Hyun Jae Jang
• Abstract要約: 我々は、スパイキングバックプロパゲーション(STBP)と代理勾配を併用したディープニューラルネットワーク(SNN)を訓練する。 本研究では,時間前スパイクと時間後スパイクの関係である局所スパイク情報のスケーリングによる勾配について検討した。 スパイク間の因果関係を考えると、深層SNNの訓練を強化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.111711135667053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep spiking neural networks (SNNs) are promising neural networks for their model capacity from deep neural network architecture and energy efficiency from SNNs' operations. To train deep SNNs, recently, spatio-temporal backpropagation (STBP) with surrogate gradient was proposed. Although deep SNNs have been successfully trained with STBP, they cannot fully utilize spike information. In this work, we proposed gradient scaling with local spike information, which is the relation between pre- and post-synaptic spikes. Considering the causality between spikes, we could enhance the training performance of deep SNNs. According to our experiments, we could achieve higher accuracy with lower spikes by adopting the gradient scaling on image classification tasks, such as CIFAR10 and CIFAR100.
• Abstract（参考訳）: deep spiking neural networks (snns)は、ディープニューラルネットワークアーキテクチャからモデルキャパシティ、snsの運用からエネルギー効率まで、ニューラルネットワークを約束している。 近年,深部SNNを訓練するために,代理勾配を有する時空間バックプロパゲーション(STBP)が提案されている。 深部SNNはSTBPで訓練されているが、スパイク情報を完全に活用することはできない。 本研究では,前スパイクと後スパイクの関係である局所スパイク情報を用いた勾配スケーリングを提案する。 スパイク間の因果性を考慮すると、深層SNNのトレーニング性能を向上させることができる。 実験の結果,CIFAR10やCIFAR100などの画像分類タスクに勾配スケーリングを適用することで,より精度の高いスパイクを実現することができた。

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