Training SNNs after conversion is not a new technique. Rathi [1]} proposed hybrid training by combining conversion and gradient-based learning.
However, their objective was to improve the model performance in a low time-step regime with a real image dataset.
In contrast to their work, our training aims to encrypt SNNs without accessing the original dataset.
Moreover, we present distillation from ANN to SNN, which enables encryption training with only a small number of training samples.

Обучение сетей со спайками (SNN) после конвертации - это не новая техника. Рати [1] предложил гибридное обучение, объединяющее конвертацию и обучение на основе градиента. 

Однако их целью было улучшение производительности модели в режиме с низким временным шагом с использованием набора реальных изображений. 

В отличие от их работы, наша тренировка нацелена на шифрование SNN без доступа к оригинальному набору данных. 

Более того, мы представляем дистилляцию от ИИМ к SNN, что позволяет проводить тренировку шифрования только с небольшим количеством обучающих примеров.