Avaliação da Precisão na Conversão de uma Rede Neural Tradicional em uma Pulsada com Diferentes Métodos para Seleção do Limiar do Neurônio

Este trabalho compara dois dos métodos mais comumente usados para definir os limiares de neurônios pulsantes ao transferir pesos de uma rede neural tradicional para eles. Usando como exemplo as tarefas de classificação de dígitos falados Heidelberg Digits (HD) e Russian Speech Commands (RuSC), demonstra-se que definir os limiares minimizando as diferenças entre as saídas de uma camada de rede neural tradicional e o número estimado de picos em uma rede pulsante permite maior precisão de classificação. No entanto, no conjunto de dados mais complexo RuSC, as perdas incorridas na conversão de uma rede tradicional para uma pulsante são maiores devido a problemas de disparo prematuro e atraso na entrada.