摘要

本文介绍了一种名为FastSpiker的新方法，旨在通过学习率增强技术，加速在事件驱动数据上的脉冲神经网络（SNN）训练，特别针对自主嵌入式系统。FastSpiker通过研究不同学习率策略及其值的影响，选择能够快速提供高精度的策略，并通过统计决策探索这些策略的最佳设置。实验结果表明，FastSpiker能够将训练时间缩短至多10.5倍，碳排放减少高达88.39%，同时达到与现有技术相当或更高的精度。这一方法为实现自主嵌入式系统中的绿色和可持续计算铺平了道路。

原理

FastSpiker方法的核心在于通过优化学习率（LR）策略来加速SNN的训练过程。首先，该方法通过实验确定有效学习率值的范围，然后评估不同LR策略对学习事件驱动数据的影响，并选择那些能够提供高精度的策略。接着，通过统计方差分析，探索所选策略的最佳参数设置。这种系统化的方法确保了SNN能够在较短的训练时间内达到高精度，同时显著减少能源消耗和碳排放。

流程

FastSpiker的工作流程包括三个主要步骤：1) 确定有效学习率值的范围；2) 评估不同学习率策略的影响；3) 探索所选策略的最佳设置。具体来说，首先通过实验观察不同学习率值对精度的影响，确定一个有效的学习率范围。然后，对多种学习率策略（如递减步长、指数衰减、单周期、循环、递减循环和热重启）进行评估，选择表现最佳的策略。最后，通过调整这些策略的参数，进一步优化训练效果。整个流程通过Python实现，并在Nvidia RTX 6000 Ada GPU上进行实验验证。

应用

FastSpiker方法的应用前景广泛，特别适用于需要快速响应和高能效的自主嵌入式系统，如机器人、无人机和无人地面车辆。通过加速SNN的训练过程并减少碳排放，该方法有助于推动这些系统在环境监测、自动驾驶和其他实时应用中的部署。此外，FastSpiker的策略和方法也可为其他类型的神经网络训练提供借鉴，推动整个AI领域的绿色和可持续发展。