본 논문은 이벤트 기반 뉴로모픽 데이터 처리에 효과적인 스파이킹 신경망(SNNs)의 과적합 문제를 해결하기 위해 시간 의존적 정규화 메커니즘을 도입한 시간 정규화 훈련(TRT) 방법을 제안합니다. 뉴로모픽 데이터셋의 제한된 규모와 기울기 불일치 문제로 인해 직접 훈련된 SNNs는 과적합 문제에 심각하게 시달리는데, TRT는 초기 시간 단계에 더 강한 제약을 적용하여 이를 완화합니다. CIFAR10/100, ImageNet100, DVS-CIFAR10, N-Caltech101 데이터셋에서 TRT의 성능을 최첨단 방법들과 비교하고, 손실 지형 시각화 및 학습 곡선 분석을 포함한 ablation study를 통해 TRT의 효과를 검증합니다. 또한 Fisher 정보 분석 결과를 바탕으로 TRT의 시간 정규화 메커니즘에 대한 이론적 해석을 제시하고, TRT 훈련 과정에서 Fisher 정보를 추적하여 시간 정보 집중(TIC) 현상을 밝힙니다. 이는 Fisher 정보가 초기 시간 단계에 점진적으로 집중되는 현상으로, TRT의 시간 감쇠 정규화 메커니즘이 풍부한 정보를 가진 초기 시간 단계에서 강력한 특징을 학습하도록 네트워크를 유도하여 모델의 일반화 성능을 향상시킨다는 것을 보여줍니다. 소스 코드는 깃허브에 공개되어 있습니다.
