一种脉冲神经网络的训练方法

本发明涉及脉冲神经网络技术领域，具体地说，涉及一种脉冲神经网络的训练方法。其包括：对标准卷积神经网络进行剪裁，得到剪裁后的卷积神经网络；对剪裁后的卷积神经网络进行训练，获得具有较高精度的卷积神经网络，得到权重并保存；基于DNN‑to‑SNN转换方法，将具有较高精度的卷积神经网络转换为脉冲神经网络；基于通道的归一化方法对权重进行归一化；运行脉冲神经网络，基于时间步动态设定神经元阈值。本发明不仅解决了转换精度存在损失的问题，还解决了脉冲传输速率低、发射率低的问题。