Xuerui Qiu

Thank you for paying attention to our work. This is simple to implement. Here's a step-by-step refinement: 1. "The output of a spiking neuron is binary: it's either 0 or...

Thank you for paying attention to our work. I re-tested the training file and modified the code of main.py. You can try to re-test it.

感谢您关注我们的工作，我这边重新测试了一下权重文件，没有问题， github上开源的、CODE/CIFAR/models/MS_ResNet.py和权重有的地方有出入，我重新上传了新的网络文件可以重新测试一下


感谢您关注我们的工作，GAC是一种即插即用的编码模块，可以与任意的架构相结合， 同时GAC理论上来说是可以和spikeformer架构结合的， 我这边还没有做过相关实验，但相信结合起来会有一定的性能提升。

Thank you for paying attention to our work. I re-tested the training file and modified the code of main.py. You can try to re-test it.


Thank you for paying attention to our work. Next I will answer your questions point to point. 1,2 Please recheck whether you have turned on data enhancements such as cutmix...

感谢您关注我们的工作。这很容易实现。以下是逐步细化： 脉冲神经元的输出是二进制的：它要么是 0，要么是 1。 计算每个脉冲神经元之后的特征图的平均值。例如使用 x.mean()。 接下来，将这些平均值相加以计算SNN中每一层的发放率。 计算得到发放率之后根据文章中的公式11来计算功耗。

使用openai api key辅助测试出来发现qwen2_5_vl还是比官方测出来的低3个点： ``` ----------------------------------- ------------------- ------------------- split dev validation Overall 0.4866666666666667 0.5066666666666667 Accounting 0.6 0.4 Agriculture 0.4 0.5666666666666667 Architecture_and_Engineering 0.0 0.23333333333333334 Art 0.4 0.5666666666666667 Art_Theory 0.8 0.7333333333333333 Basic_Medical_Science 0.8...