一种基于ANN与SNN交互联合的知识蒸馏方法

本发明公开了一种基于ANN与SNN交互联合的知识蒸馏方法，包括如下步骤：S1：获取视觉图像，并对所述视觉图像进行预处理，并将处理后的数据输入神经网络中；S2:将输入的数据通过ANN进行处理；S3:将输入的数据通过SNN进行处理；S4:构建以ANN作为教师模型、SNN作为学生模型的交互联合网络架构，通过知识蒸馏最小化教师模型和学生模型输出之间的差异与损失，指导所述学生模型的训练，本发明还公开了基于ANN与SNN交互联合的知识蒸馏系统，包括数据采集模块、特征提取模块、知识蒸馏模块、交互学习模块和分类评估模块。本发明通过ANN和SNN的联合训练及知识蒸馏，利用ANN的高层次特征提取能力与SNN的时序处理优势，提升了SNN的性能，优化了计算效率与能效。
上海交通大学
梅洋 | 张竣铭 | 文飞 | 刘佩林 | 应忍冬