脉冲神经网络混合精度量化新方法：梯度替代 Hessian 降内存 2.31 倍
原文标题：Spike-Aware Gradient-Based Mixed-Precision Quantization of Spiking Neural Networks for Vision Applications
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该 arXiv 论文提出一种面向脉冲神经网络（SNN）的脉冲感知梯度混合精度量化框架，用一阶梯度信息自适应分配位宽，避免 HAWQ-V2 等方法因多时间步展开带来的二阶 Hessian 计算开销。在 ResNet-34/ImageNet 上以 4.78 倍压缩达到 73.30% 精度，内存占用降低 2.31 倍，位宽分配运行时间缩短 100 倍，并给出混合精度 SNN 的能耗分析。
- 问题
- 脉冲神经网络低精度部署时精度难保，Hessian 量化在多时间步下开销过大。
- 方法
- 用一阶梯度信息自适应分配位宽，替代二阶 Hessian 计算。
- 结果
- ResNet-34/ImageNet 上 4.78 倍压缩达 73.30% 精度，内存降 2.31 倍，位宽分配提速 100 倍。
- 影响
- 让混合精度量化在 SNN 上变得实用，利于低功耗边缘部署。
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