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距离前向学习：提升前向前向算法的性能，面向高性能芯片学习
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内容提要
本研究比较了自监督表征学习中的前向-前向算法和反向传播的性能，并发现前者在迁移性能方面滞后。进一步研究和调查是必要的。
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关键要点
- 本研究比较了自监督表征学习中的前向-前向算法和反向传播的性能。
- 前向-前向算法在迁移性能方面显著滞后于反向传播。
- 研究基于四个标准数据集（MNIST，F-MNIST，SVHN 和 CIFAR-10）和三种自监督表征学习技术（旋转，翻转和拼图）。
- 前向-前向算法在监督训练过程中表现与反向传播相当，但迁移性能较差。
- 前向-前向算法的性能滞后可能与损失函数和监督训练方式有关。
- 前向-前向算法关注边界，丢弃不必要的信息，影响表征学习目标。
- 需要进一步研究以稳定前向-前向策略，超越现有的数据集和配置。
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