論文の概要: Adversarially Robust Spiking Neural Networks Through Conversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09266v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 08:33:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 18:21:55.642609
- Title: Adversarially Robust Spiking Neural Networks Through Conversion
- Title（参考訳）: 変換による逆ロバストスパイクニューラルネットワーク
- Authors: Ozan \"Ozdenizci, Robert Legenstein
- Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、さまざまな人工知能ニューラルネットワーク(ANN)ベースのAIアプリケーションに対して、エネルギー効率のよい代替手段を提供する。
SNNによるニューロモルフィックコンピューティングの進歩がアプリケーションでの利用を拡大するにつれ、SNNの対角的堅牢性の問題はより顕著になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.759035415567071
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spiking neural networks (SNNs) provide an energy-efficient alternative to a
variety of artificial neural network (ANN) based AI applications. As the
progress in neuromorphic computing with SNNs expands their use in applications,
the problem of adversarial robustness of SNNs becomes more pronounced. To the
contrary of the widely explored end-to-end adversarial training based
solutions, we address the limited progress in scalable robust SNN training
methods by proposing an adversarially robust ANN-to-SNN conversion algorithm.
Our method provides an efficient approach to embrace various computationally
demanding robust learning objectives that have been proposed for ANNs. During a
post-conversion robust finetuning phase, our method adversarially optimizes
both layer-wise firing thresholds and synaptic connectivity weights of the SNN
to maintain transferred robustness gains from the pre-trained ANN. We perform
experimental evaluations in numerous adaptive adversarial settings that account
for the spike-based operation dynamics of SNNs, and show that our approach
yields a scalable state-of-the-art solution for adversarially robust deep SNNs
with low-latency.
- Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、さまざまな人工知能ニューラルネットワーク(ANN)ベースのAIアプリケーションに代わるエネルギー効率の高い代替手段を提供する。
SNNによるニューロモルフィックコンピューティングの進歩がアプリケーションでの利用を拡大するにつれ、SNNの対角的堅牢性の問題はより顕著になる。
広く研究されているエンド・ツー・エンドの対向型トレーニングベースのソリューションとは対照的に,スケーラブルでロバストなsnトレーニング手法の進歩を,対向的にロバストなan-to-snn変換アルゴリズムを提案することで解決する。
提案手法は, ann に対して提案されている頑健な学習目標を取り入れるための効率的な手法である。
コンバージョン後のロバストな微調整フェーズでは,SNNの階層的発火閾値とシナプス接続重量の両方を逆向きに最適化し,事前訓練したANNからの伝達ロバスト性向上を維持する。
提案手法は,snsのスパイクに基づく動作ダイナミクスを考慮し,多数の適応型敵環境において実験的評価を行い,低遅延の高次深層snsに対して,スケーラブルな最先端ソリューションを提供することを示す。
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