スパイキングニューラルネットワークの高速低エネルギー推論に向けた動的閾値調整手法

摘要

従来のSNNではニューロン発火の起こりやすさを決める閾値を固定していたため，過剰もしくは過少なニューロン発火に伴う情報伝達劣化が発生していた．その結果として推論時間や消費エネルギーの増大を招いていた．そこで本論文では，過剰もしくは過少な発火を抑えるべく，推論時に動的に閾値を変化させる方法を提案する．閾値の変化方法として，指数関数的に閾値を増加もしくは減少させる指数増加·減少スケジューラと，閾値を振動させながら，その振幅を指数関数的に減衰させる指数的減衰余弦スケジューラの3つを取り上げ，各々の推論時間とエネルギー削減効果を検証した．その結果，指数的減衰余弦スケジューラに従って閾値を動的に変化させることで，推論時間を60.4，消費エネルギーを79.6削減できることを示した．