1.一種應(yīng)用于尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型優(yōu)化信息生成方法，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述確定所述神經(jīng)元層描述信息包括的神經(jīng)元描述信息集合中的每個神經(jīng)元描述信息對應(yīng)的神經(jīng)元活躍度，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述根據(jù)所述神經(jīng)元層描述信息包括高活躍度神經(jīng)元百分比和神經(jīng)元描述信息對應(yīng)的神經(jīng)元活躍度，對所述神經(jīng)元層描述信息包括的、神經(jīng)元描述信息集合中的神經(jīng)元描述信息進行神經(jīng)元活躍度劃分，得到高活躍度神經(jīng)元描述信息集合和低活躍度神經(jīng)元描述信息集合，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述根據(jù)所述神經(jīng)元層描述信息包括的初始閾值變化量、所述高活躍度神經(jīng)元描述信息集合和所述低活躍度神經(jīng)元描述信息集合，生成更新后神經(jīng)元描述信息集合，包括：
6.一種應(yīng)用于尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型優(yōu)化信息生成裝置，包括：
7.一種電子設(shè)備，包括：
8.一種計算機可讀介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至5中任一所述的方法。