이벤트 데이터의 전처리 과정이 SNN의 학습 성능에 미치는 영향 분석

Abstract

최근 높은 에너지 효율로 기대되는 spiking neural network (SNN) 모델에 대한 연구가 증가하고 있다. 이러한 SNN은 희소한 시공간 데이터인 이벤트 데이터를 처리하는 데 있어 효율적일 것으로 예상되고 있다. 이벤트 데이터를 활용하기 위해서는 전처리가 필요하며, 현재 voxel grid 기반의 전처리 방법이 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 voxel grid 기반 전처리의 중요한 요소인 time interval과 이벤트 누적 방법이 SNN의 학습 시간과 정확도에 미치는 영향을 알아본다.