總結
- conv_poisson的效果並沒有poisson編碼方式好，可能是最后計算推理值的方式與precise temporal無關。
- SNN在使用poisson編碼時防過擬合效果很好，反而在conv_poisson編碼時居然會出現過擬合，過擬合的根源恐怕不只會出現在訓練的方式上，在本次實驗中即使是非監督學習在確定的輸入上也出現了過擬合的問題。
- 網絡的記憶起到了很大的作用，例如所有的
1並不一定存儲在網絡的相同源頭神經元，有些斜着的1我們會以特例存儲。可能人類的大腦斜1和正1也存儲在不同的神經路線上，只是我們自以為是自己的推理結果。 - 有趣的發現：在網絡訓練成熟后，輸出神經元與抑制神經元之間的脈沖關系並不明顯，似乎抑制神經元只是在訓練過程中起輔助作用，訓練結束后即可精簡掉，待實驗。