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面向动态事件流的神经网络转换方法
文献摘要：
针对基于权重归一化方法的卷积神经网络(CNN)转换方法应用于事件流数据时准确率损失较大以及浮点网络难以在硬件上高效部署等问题,提出一种面向动态事件流的网络转换方法.首先,重构事件流数据并输入CNN进行训练,在训练过程中采用量化激活函数降低转换的准确率损失,并使用对称定点量化方法以减少参数存储量;其次,在网络转换中采用脉冲计数等价原理而非频率等价原理以更好地适应数据的稀疏性.实验结果表明,与使用传统激活函数相比,采用量化激活函数的脉冲卷积神经网络(SCNN)在N-MNIST、POKER-DVS和MNIST-DVS这三个动态事件流数据集上的识别准确率分别提高了0.29个百分点、8.52个百分点和3.95个百分点,转换损失分别降低了21.77％、100.00％和92.48％;此外,相较于基于权重归一化方法生成的高精度SCNN,所提量化SCNN在识别准确率相当的情况下可以有效节省约75％的存储空间,并且在N-MNIST和MNIST-DVS数据集上的转换损失分别降低了6.79％和46.29％.
文献关键词：
神经网络转换;动态事件流;量化激活函数;定点量化;脉冲卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张宇豪;袁孟雯;陆宇婧;燕锐;唐华锦
作者机构：
四川大学计算机学院,成都 610065;之江实验室智能计算硬件研究中心,杭州 311100;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州 310023;浙江大学计算机科学与技术学院,杭州 310027
文献出处：
引用格式：
[1]张宇豪;袁孟雯;陆宇婧;燕锐;唐华锦-.面向动态事件流的神经网络转换方法)[J].计算机应用,2022(10):3033-3039
A类：
动态事件流,神经网络转换,量化激活函数,脉冲卷积神经网络,POKER
B类：
转换方法,权重归一化,归一化方法,流数据,浮点,训练过程,定点量化,量化方法,存储量,脉冲计数,等价,稀疏性,SCNN,MNIST,DVS,识别准确率,百分点,失分,存储空间
AB值：
0.169785
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