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自监督学习中正向正向算法的研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究比较了自监督表征学习中前向-前向算法和反向传播的性能，发现前者在迁移性能方面滞后。建议进一步研究以稳定前向-前向策略。
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关键要点
- 该研究首次比较了自监督表征学习中的前向-前向算法与反向传播的性能。
- 研究在四个标准数据集（MNIST，F-MNIST，SVHN 和 CIFAR-10）上进行了基准测试。
- 前向-前向算法在（自）监督训练过程中表现与反向传播相当，但迁移性能显著滞后。
- 迁移性能滞后的原因可能与每个层的损失函数和前向-前向范式中的监督训练方式有关。
- 前向-前向算法更关注边界，丢弃了决策所不必要的信息，损害了表征学习目标。
- 需要进一步调查和研究以稳定前向-前向策略，超越现有的数据集和配置。
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