尖峰神经网络已显示出具有人工神经网络的节能替代品。但是，对于常见的神经形态视觉基准（如分类），了解传感器噪声和输入编码对网络活动和性能的影响仍然很困难。因此，我们提出了一种使用替代梯度下降训练的单个对象定位的尖峰神经网络方法，用于基于框架和事件的传感器。我们将我们的方法与类似的人工神经网络进行比较，并表明我们的模型在准确性，对各种腐败的鲁棒性方面具有竞争力/更好的性能，并且能耗较低。此外，我们研究了神经编码方案对准确性，鲁棒性和能源效率的静态图像的影响。我们的观察结果与以前关于生物成分学习规则的研究重要差异，该规则有助于设计替代梯度训练的体系结构，并就噪声特征和数据编码方法方面的未来神经形态技术设计优先级。
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