SNN 优化被建模为等价凸优化问题

一篇 arXiv 论文将脉冲神经网络（SNN）的训练构建为等价的凸优化问题。作者 Himanshu Udupi 等人称，在权重衰减正则下，包括 leaky integrate-and-fire SNN 在内的一类阈值 RNN 零对偶间隙，且与凸程序最优值相同，从而实现全局最优并给出近似保证。 论文还提出面向该等价形式的随机代理方法，目标是解决 SNN 优化。这些结论来自作者自身的建模与证明，尚无独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。