ICCV 2023 | 首个用于目标检测任务的直接训练脉冲神经网络
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2307.11411
https://github.com/BICLab/EMS-YOLO
背景
如果用伪梯度直接训练 SNN，最核心问题：
1. 网络可以被深度训练，需要克服脉冲退化问题；
方法
实验
结论
参考文献
[1] Seijoon Kim, Seongsik Park, Byunggook Na, and Sungroh Yoon. Spiking-yolo: spiking neural network for energyefficient object detection. In Proceedings of the AAAI conference on Artificial Intelligence, volume 34, pages 11270– 11277, 2020.
[2 ]Wei Fang, Zhaofei Yu, Yanqi Chen, Tiejun Huang, Timothee´ Masquelier, and Yonghong Tian. Deep residual learning in spiking neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 34:21056–21069, 2021.
[3] Yifan Hu, Lei Deng, Yujie Wu, Man Yao, and Guoqi Li. Advancing spiking neural networks towards deep residual learning. arXiv preprint arXiv:2112.08954, 2021.
[4] Zhaodong Chen, Lei Deng, Bangyan Wang, Guoqi Li, and Yuan Xie. A comprehensive and modularized statistical framework for gradient norm equality in deep neural networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 44(1):13–31, 2022.
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