arXiv ID:
2603.24891
arXiv 提交日期: 2026-03-26
替代函数、脉冲与稀疏性:SNN超参数在硬件上的性能分析与特性表征 / Surrogates, Spikes, and Sparsity: Performance Analysis and Characterization of SNN Hyperparameters on Hardware
1️⃣ 一句话总结
这篇论文研究发现,脉冲神经网络在训练时选择的替代梯度函数和神经元模型等超参数,会显著影响硬件推理时的计算稀疏性和延迟效率,而不仅仅是预测精度,通过优化这些超参数可以在保持精度的同时大幅提升硬件性能。