持续学习任务的对比对称前向-前向算法（SFFA）
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对传统反向传播算法在神经网络学习中的固有缺陷，提出了一种新的对称前向-前向算法（SFFA），旨在改善模型的泛化能力。通过对每一层进行正负神经元的分割，SFFA有效地创建了对称的损失环境，从而提升了分类任务中的准确性。研究结果表明，SFFA在适应新知识的同时，有效防止了灾难性遗忘，特别适用于持续学习的情境。
本研究提出了一种新的对称前向-前向算法（SFFA），旨在改善神经网络学习中的固有缺陷。通过对每一层进行正负神经元的分割，SFFA有效地创建了对称的损失环境，提升了分类任务的准确性。研究结果表明，SFFA适用于持续学习的情境，能够适应新知识并防止灾难性遗忘。
