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降低活动性的蒸馏和正则化方法用于能源高效的脉冲神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种联合训练框架，将人工神经网络的知识提炼到脉冲神经网络中，通过多个网络分支和参数限制实现。该方法在多项实验中表现出色，超越其他训练方法。在CIFAR100分类任务中，使用该方法训练的脉冲ResNet-18模型只需4个时间步就能达到77.39％的top-1准确率。
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关键要点
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提出了一种联合训练框架，将人工神经网络的知识提炼到脉冲神经网络中。
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通过多个网络分支和参数限制实现知识提炼，分享部分参数并学习独立权重。
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在多项实验中，该方法表现出色，超越其他训练方法。
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在CIFAR100分类任务中，脉冲ResNet-18模型只需4个时间步即可达到77.39%的top-1准确率。
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