論文の概要: FastSpiker: Enabling Fast Training for Spiking Neural Networks on Event-based Data through Learning Rate Enhancements for Autonomous Embedded Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05262v2
- Date: Thu, 12 Sep 2024 18:28:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 22:57:51.434932
- Title: FastSpiker: Enabling Fast Training for Spiking Neural Networks on Event-based Data through Learning Rate Enhancements for Autonomous Embedded Systems
- Title（参考訳）: FastSpiker: 自律組み込みシステムの学習速度向上によるイベントベースデータ上でニューラルネットワークをスパイクするための高速トレーニングの実現
- Authors: Iqra Bano, Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: FastSpikerは、学習率の強化を通じて、イベントベースのデータに対する高速SNNトレーニングを可能にする、新しい方法論である。
我々は、FastSpikerが最大10.5倍高速なトレーニング時間と88.39%低い二酸化炭素排出量を提供し、イベントベースの自動車データセットの最先端または同等の精度を達成することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.59354286094951
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous embedded systems (e.g., robots) typically necessitate intelligent computation with low power/energy processing for completing their tasks. Such requirements can be fulfilled by embodied neuromorphic intelligence with spiking neural networks (SNNs) because of their high learning quality (e.g., accuracy) and sparse computation. Here, the employment of event-based data is preferred to ensure seamless connectivity between input and processing parts. However, state-of-the-art SNNs still face a long training time to achieve high accuracy, thereby incurring high energy consumption and producing a high rate of carbon emission. Toward this, we propose FastSpiker, a novel methodology that enables fast SNN training on event-based data through learning rate enhancements targeting autonomous embedded systems. In FastSpiker, we first investigate the impact of different learning rate policies and their values, then select the ones that quickly offer high accuracy. Afterward, we explore different settings for the selected learning rate policies to find the appropriate policies through a statistical-based decision. Experimental results show that our FastSpiker offers up to 10.5x faster training time and up to 88.39% lower carbon emission to achieve higher or comparable accuracy to the state-of-the-art on the event-based automotive dataset (i.e., NCARS). In this manner, our FastSpiker methodology paves the way for green and sustainable computing in realizing embodied neuromorphic intelligence for autonomous embedded systems.
- Abstract（参考訳）: 自律的な組み込みシステム(例えばロボット)は、通常、タスクを完了するには、低電力/エネルギー処理によるインテリジェントな計算を必要とする。
このような要求は、高い学習品質(例えば精度)とスパース計算のため、スパイクニューラルネットワーク(SNN)を具現化したニューロモルフィックインテリジェンスによって満たされる。
ここでは、入力と処理部品間のシームレスな接続を確保するために、イベントベースのデータの利用が好ましい。
しかし、最先端のSNNは高い精度を達成するために長い訓練期間を要し、高いエネルギー消費を発生させ、高い炭素排出量を発生させる。
そこで本研究では,自律型組込みシステムを対象とした学習率向上を通じて,イベントベースデータの高速SNNトレーニングを可能にする新しい手法であるFastSpikerを提案する。
FastSpikerでは、まず異なる学習率ポリシーとその値の影響を調査し、次に高い精度を提供するものを選択する。
その後、選択した学習率政策の異なる設定を探索し、統計に基づく決定を通じて適切な政策を求める。
実験の結果、FastSpikerはトレーニング時間を最大10.5倍、二酸化炭素排出量を最大88.39%削減し、イベントベースの自動車データセット(NAARS)の最先端または同等の精度を実現していることがわかった。
このようにして、私たちのFastSpiker方法論は、自律的な組み込みシステムのための具体的ニューロモルフィックインテリジェンスを実現するための、グリーンで持続可能なコンピューティングの道を開く。
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