Inference-Scale Complexity in ANN-SNN Conversion for High-Performance and Low-Power Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Spiking Neural Networks (SNNs) have emerged as a promising substitute for Artificial Neural Networks (ANNs) due to their advantages of fast inference and low power consumption. However, the lack of efficient training algorithms has hindered their widespread adoption. Even efficient ANN-SNN conversion methods necessitate quantized training of ANNs to enhance the effectiveness of the conversion, incurring additional training costs. To address these challenges, we propose an efficient ANN-SNN conversion framework with only inference scale complexity. The conversion framework includes a local threshold balancing algorithm, which enables efficient calculation of the optimal thresholds and fine-grained adjustment of the threshold value by channel-wise scaling. We also introduce an effective delayed evaluation strategy to mitigate the influence of the spike propagation delays. We demonstrate the scalability of our framework in typical computer vision tasks: image classification, semantic segmentation, object detection, and video classification. Our algorithm outperforms existing methods, highlighting its practical applicability and efficiency. Moreover, we have evaluated the energy consumption of the converted SNNs, demonstrating their superior low-power advantage compared to conventional ANNs. This approach simplifies the deployment of SNNs by leveraging open-source pre-trained ANN models, enabling fast, low-power inference with negligible performance reduction. Code is available at https://github.com/putshua/Inference-scale-ANN-SNN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle