基于动态脉冲编码的SNN训练方法、装置、设备及介质

本发明涉及模型训练技术领域，公开了一种动态脉冲编码的SNN训练方法，包括：获取输入数据，从所述输入数据中提取空间维度特征和时序维度特征；根据空间维度特征和时序维度特征计算实时阈值和发放延迟；根据所述实时阈值和发放延迟，通过双模编码机制对所述输入数据进行动态脉冲编码，生成空间维度脉冲信号和时序脉冲序列；基于分层混合训练框架，根据实时阈值、发放延迟、空间维度脉冲信号和时序脉冲序列对SNN进行训练。本发明根据空间维度特征和时序维度特征，通过双模编码机制对输入数据进行动态脉冲编码，生成空间维度脉冲信号和时序脉冲序列，通过空间维度脉冲信号和时序脉冲序列，基于分层混合训练框架，对SNN模型进行训练，提高模型训练效率。