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Self-Cross Feature-Based Spiking Neural Networks for Efficient Few-Shot Learning
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内容提要
本研究提出了一种新框架FSL-SNN，通过自特征提取和跨特征对比模块，提高了脉冲神经网络在小样本学习中的特征表示精度，并降低了能耗。实验结果表明，该框架在N-Omniglot数据集上的分类性能显著提升，且与人工神经网络在静态数据集上的表现相当。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架FSL-SNN，旨在提高脉冲神经网络在小样本学习中的特征表示精度。
- FSL-SNN框架结合了自特征提取模块和跨特征对比模块，显著降低了能耗。
- 实验结果显示，FSL-SNN在N-Omniglot数据集上的分类性能显著提升。
- FSL-SNN在CUB和miniImageNet等静态数据集上的表现与人工神经网络相当，且能耗更低。
- 小样本学习（FSL）在从有限示例中进行泛化方面越来越重要，但深度神经网络（DNN）在计算上成本高且可扩展性差。
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