論文の概要: Towards Efficient Deep Spiking Neural Networks Construction with Spiking Activity based Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01072v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 07:44:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 01:58:18.662551
• Title: Towards Efficient Deep Spiking Neural Networks Construction with Spiking Activity based Pruning
• Title（参考訳）: スパイク活動に基づくプルーニングによる効率的なディープスパイクニューラルネットワーク構築に向けて
• Authors: Yaxin Li, Qi Xu, Jiangrong Shen, Hongming Xu, Long Chen, Gang Pan,
• Abstract要約: 本稿では,Spking Channel Activity-based (SCA) network pruning frameworkという,畳み込みカーネルの動作レベルに基づく構造化プルーニング手法を提案する。 本手法は, 学習中の畳み込みカーネルの切断・再生によりネットワーク構造を動的に調整し, 現在の目標タスクへの適応性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.454100169491497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of deep and large-scale spiking neural networks (SNNs) exhibiting high performance across diverse complex datasets has led to a need for compressing network models due to the presence of a significant number of redundant structural units, aiming to more effectively leverage their low-power consumption and biological interpretability advantages. Currently, most model compression techniques for SNNs are based on unstructured pruning of individual connections, which requires specific hardware support. Hence, we propose a structured pruning approach based on the activity levels of convolutional kernels named Spiking Channel Activity-based (SCA) network pruning framework. Inspired by synaptic plasticity mechanisms, our method dynamically adjusts the network's structure by pruning and regenerating convolutional kernels during training, enhancing the model's adaptation to the current target task. While maintaining model performance, this approach refines the network architecture, ultimately reducing computational load and accelerating the inference process. This indicates that structured dynamic sparse learning methods can better facilitate the application of deep SNNs in low-power and high-efficiency scenarios.
• Abstract（参考訳）: 多様な複雑なデータセットにまたがって高いパフォーマンスを示す深層および大規模スパイクニューラルネットワーク(SNN)の出現は、その低消費電力と生物学的解釈可能性の利点をより効果的に活用することを目的として、かなりの数の冗長構造ユニットが存在するため、ネットワークモデルを圧縮する必要がある。 現在、SNNのほとんどのモデル圧縮技術は、特定のハードウェアサポートを必要とする個々の接続の非構造化プルーニングに基づいている。 そこで本稿では,Spking Channel Activity-based (SCA) network pruning frameworkという,畳み込みカーネルの動作レベルに基づく構造化プルーニング手法を提案する。 本手法は, 学習中の畳み込みカーネルの切断・再生によりネットワーク構造を動的に調整し, 現在の目標タスクへの適応性を高める。 モデル性能を維持しながら、このアプローチはネットワークアーキテクチャを洗練し、究極的には計算負荷を減らし、推論プロセスを加速する。 このことは、構造化された動的スパース学習手法により、低消費電力・高効率シナリオにおける深部SNNの適用がより容易になることを示している。

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