論文の概要: Take A Shortcut Back: Mitigating the Gradient Vanishing for Training Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04486v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 00:00:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:50.182809
• Title: Take A Shortcut Back: Mitigating the Gradient Vanishing for Training Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークのスパイク訓練におけるグラディエント・バニシングの軽減
• Authors: Yufei Guo, Yuanpei Chen, Zecheng Hao, Weihang Peng, Zhou Jie, Yuhan Zhang, Xiaode Liu, Zhe Ma,
• Abstract要約: Spiking Neural Network(SNN)は生物学的にインスパイアされたニューラルネットワーク基盤であり、最近大きな注目を集めている。 SNNの訓練は、発射スパイクプロセスの未定義の勾配のため、直接的に挑戦する。 本論文では,損失から浅い層に直接勾配を伝達する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.691263438655842
• License:
• Abstract: The Spiking Neural Network (SNN) is a biologically inspired neural network infrastructure that has recently garnered significant attention. It utilizes binary spike activations to transmit information, thereby replacing multiplications with additions and resulting in high energy efficiency. However, training an SNN directly poses a challenge due to the undefined gradient of the firing spike process. Although prior works have employed various surrogate gradient training methods that use an alternative function to replace the firing process during back-propagation, these approaches ignore an intrinsic problem: gradient vanishing. To address this issue, we propose a shortcut back-propagation method in our paper, which advocates for transmitting the gradient directly from the loss to the shallow layers. This enables us to present the gradient to the shallow layers directly, thereby significantly mitigating the gradient vanishing problem. Additionally, this method does not introduce any burden during the inference phase. To strike a balance between final accuracy and ease of training, we also propose an evolutionary training framework and implement it by inducing a balance coefficient that dynamically changes with the training epoch, which further improves the network's performance. Extensive experiments conducted over static and dynamic datasets using several popular network structures reveal that our method consistently outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: Spiking Neural Network(SNN)は生物学的にインスパイアされたニューラルネットワーク基盤であり、最近大きな注目を集めている。 二分スパイクアクティベーションを利用して情報を伝達し、乗算を加算に置き換え、高いエネルギー効率をもたらす。 しかしながら、SNNの訓練は、発射スパイクプロセスの未定義の勾配のため、直接的に課題となる。 従来の作業では、バックプロパゲーション中の発射プロセスを置き換えるために代替機能を使用する様々な代理勾配訓練手法が用いられてきたが、これらのアプローチは固有の問題を無視している。 そこで本稿では,損失から浅い層に直接勾配を伝達する手法を提案する。 これにより、浅い層に直接勾配を提示し、勾配の消滅問題を著しく軽減することができる。 また、この方法は、推論フェーズ中に何の負担も生じない。 最終精度と訓練の容易さのバランスをとるために、トレーニングエポックと動的に変化するバランス係数を誘導し、ネットワークの性能をさらに向上させることにより、進化的トレーニングフレームワークを提案し、実装する。 複数の人気のあるネットワーク構造を用いた静的および動的データセット上での大規模な実験により,我々の手法が常に最先端の手法より優れていることが判明した。

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