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Symmetric-threshold ReLU for Fast and Nearly Lossless ANN-SNN Conversion

Machine Intelligence Research 2023年第3期20卷 435-446页

作者： Jianing Han Ziming Wang Jiangrong Shen Huajin Tang College of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou310027China Zhejiang Lab Hangzhou311121China

The artificial neural network-spiking neural network(ANN-SNN)conversion,as an efficient algorithm for deep SNNs training,promotes the performance of shallow SNNs,and expands the application in various ***,the existing conversion methods still face the problem of large conversion error within low conversion time *** this paper,a heuristic symmetric-threshold rectified linear unit(stReLU)activation function for ANNs is proposed,based on the intrinsically different responses between the integrate-and-fire(IF)neurons in SNNs and the activation functions in *** negative threshold in stReLU can guarantee the conversion of negative activations,and the symmetric thresholds enable positive error to offset negative error between activation value and spike firing rate,thus reducing the conversion error from ANNs to *** lossless conversion from ANNs with stReLU to SNNs is demonstrated by theoretical *** contrasting stReLU with asymmetric-threshold LeakyReLU and threshold ReLU,the effectiveness of symmetric thresholds is further *** results show that ANNs with stReLU can decrease the conversion error and achieve nearly lossless conversion based on the MNIST,Fashion-MNIST,and CIFAR10 datasets,with 6×to 250 speedup compared with other ***,the comparison of energy consumption between ANNs and SNNs indicates that this novel conversion algorithm can also significantly reduce energy consumption.

关键词： Symmetric-threshold rectified linear unit(stReLU) deep spiking neural networks artificial neural network-spiking neural network(ANN-SNN)conversion lossless conversion double thresholds

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