論文の概要: On The Robustness-Resolution Tradeoff In Temporal Quantization Of Event Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22295v2
• Date: Tue, 22 Sep 2026 13:36:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-24 01:05:39.636628
• Title: On The Robustness-Resolution Tradeoff In Temporal Quantization Of Event Streams
• Title（参考訳）: イベントストリームの時間量子化におけるロバストネス-リゾリューショントレードオフについて
• Abstract要約: イベントパイプラインは、学習前に非同期のタイムスタンプを識別することが多い。 硬度側頭双生児は不連続であることを示す。 非負、質量保存、分解能に富んだ連続エンコーダのクラスを定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.102470129214035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event pipelines often discretize asynchronous timestamps before learning. This step looks harmless, but its stability depends directly on temporal resolution. We study this dependence at the representation level. We first show that hard temporal binning is discontinuous: an arbitrarily small timestamp shift near a boundary can move unit event mass between bins. We then define a class of nonnegative, mass-preserving, resolution-faithful continuous encoders and prove that every encoder in this class has global L1 sensitivity at least 2/Delta, where Delta denotes bin width. Linear two-bin interpolation attains this limit. Local support and first-moment preservation also make it unique. Experiments on SHD, N-MNIST, and DVS128 Gesture support the analysis. Across uniform timestamp budgets, linear interpolation lowers mean representation drift by 47-72% while keeping clean accuracy nearly unchanged. On DVS Gesture, it produces zero prediction flips across all tested budgets and three seeds. On SHD, measured drift follows 1/Delta with R^2 = 0.992.
• Abstract（参考訳）: イベントパイプラインは、学習前に非同期のタイムスタンプを識別することが多い。 このステップは無害に見えるが、安定性は時間分解能に直接依存する。 我々はこの依存を表現レベルで研究する。 境界付近で任意に小さなタイムスタンプシフトが単位事象質量をビン間で移動させることができる。 次に、非負、質量保存、分解能に富む連続エンコーダのクラスを定義し、このクラスのすべてのエンコーダが少なくとも2/DeltaのグローバルL1感度を持つことを示す。 線形2ビン補間はこの限界に達する。 地域サポートやファーストモーメントの保存も特有である。 SHD、N-MNIST、DVS128 Gestureが解析をサポートする。 均一なタイムスタンプ予算全体では、線形補間により表現のドリフトは47-72%減少し、クリーンな精度はほぼ変わらず維持される。 DVS Gestureでは、テスト済みのすべての予算と3つのシードに対して、予測のフリップをゼロにする。 SHDでは、測定されたドリフトはR^2 = 0.992で1/Deltaに従う。

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