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fangwei123456 / spikingjelly

SpikingJelly is an open-source deep learning framework for Spiking Neural Network (SNN) based on PyTorch.
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latency encoding在全连接单层SNN的准确率很低 #311

Open aheiluxi opened 1 year ago

aheiluxi commented 1 year ago

我在单层全连接网络的例程https://github.com/fangwei123456/spikingjelly/blob/master/spikingjelly/activation_based/examples/lif_fc_mnist.py 中，将encoder换成了LatencyEncoder，LatencyEncoder的参数和网络的simulating time-steps一致选择100，每轮训练和测试完毕后调用encoder.reset() ，optimizer选用的是SGD，其他参数为默认不变，结果train_acc和test_acc都一直保持在0.098左右不变；采用其他类型encoder训练好的模型（测试准确率80%以上）用LatencyEncoder测试，结果相同。请问是出了什么问题？感谢

fangwei123456 commented 1 year ago

LatencyEncoder可能不好训练，需要多调整一些超参数。另外别忘了在resnet网络的时候把编码器也reset。

FishSeeker commented 1 year ago

@aheiluxi 请问你能用latencyencoder得到好的accuracy了吗，我也遇到了类似的问题