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Local Loss Optimization in Infinite Width: Stable Parameterization of Predictive Coding Networks and Target Propagation
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内容提要
本研究提出了一种新的最大更新参数化（$bc$P），用于优化局部学习算法在神经计算中的复杂性。通过分析深层线性网络，发现$bc$P在无限宽度极限中具有独特性质，能够在不同宽度模型间转移超参数，并在特定设置下表现接近一阶梯度，对局部损失优化具有重要影响。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的最大更新参数化（$cP$），用于优化局部学习算法在神经计算中的复杂性。
- 局部学习算法通过逐层局部目标和损失训练网络，是反向传播（BP）的替代方案。
- 局部学习算法的复杂性和超参数设置是主要挑战。
- 通过分析深层线性网络，发现$cP$在无限宽度极限中具有独特性质。
- 该参数化能够在不同宽度模型间转移超参数，并在特定设置下表现接近一阶梯度。
- 这些发现对局部损失优化的理解和应用具有重要影响。
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