論文の概要: IKUN: Initialization to Keep snn training and generalization great with sUrrogate-stable variaNce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18250v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 11:41:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:02.182459
• Title: IKUN: Initialization to Keep snn training and generalization great with sUrrogate-stable variaNce
• Title（参考訳）: IKUN:Surrogate-stable VaariaNceでスントレーニングと一般化を継続する初期化
• Authors: Da Chang, Deliang Wang, Xiao Yang,
• Abstract要約: textbfIKUNは信号の伝播を安定化し、収束を加速し、一般化を促進する。 ヘッセン解析により、 textbfIKUN で訓練されたモデルは、ゼロに近いヘッセン固有値によって特徴づけられる平坦なミニマに収束することが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.012341075485374
• License:
• Abstract: Weight initialization significantly impacts the convergence and performance of neural networks. While traditional methods like Xavier and Kaiming initialization are widely used, they often fall short for spiking neural networks (SNNs), which have distinct requirements compared to artificial neural networks (ANNs). To address this, we introduce \textbf{IKUN}, a variance-stabilizing initialization method integrated with surrogate gradient functions, specifically designed for SNNs. \textbf{IKUN} stabilizes signal propagation, accelerates convergence, and enhances generalization. Experiments show \textbf{IKUN} improves training efficiency by up to \textbf{50\%}, achieving \textbf{95\%} training accuracy and \textbf{91\%} generalization accuracy. Hessian analysis reveals that \textbf{IKUN}-trained models converge to flatter minima, characterized by Hessian eigenvalues near zero on the positive side, promoting better generalization. The method is open-sourced for further exploration: \href{https://github.com/MaeChd/SurrogateVarStabe}{https://github.com/MaeChd/SurrogateVarStabe}.
• Abstract（参考訳）: 重み初期化はニューラルネットワークの収束と性能に大きな影響を及ぼす。 XavierやKamingの初期化といった従来の手法は広く使われているが、ニューラルネットワーク(SNN)のスパイクには不足していることが多い。 そこで本稿では,SNNに特化して設計された代用勾配関数と統合された分散安定化初期化法である \textbf{IKUN} を紹介する。 textbf{IKUN} は信号の伝播を安定化し、収束を加速し、一般化を促進する。 実験により、 \textbf{IKUN} は \textbf{50\%} までのトレーニング効率を改善し、 \textbf{95\%} のトレーニング精度と \textbf{91\%} の一般化精度を達成する。 ヘシアン解析により、 \textbf{IKUN} で訓練されたモデルは、正の側で 0 に近いヘシアン固有値によって特徴づけられる平坦なミニマに収束し、より良い一般化を促進することが分かる。 このメソッドは、さらなる探索のためにオープンソース化されている。 \href{https://github.com/MaeChd/SurrogateVarStabe}{https://github.com/MaeChd/SurrogateVarStabe}。

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