该研究论文探索了前向梯度计算作为可替代的反向传播方法，以减少可逆网络中的内存占用。引入了一种基于矢量 - 逆雅可比积的新技术，加速前向梯度计算并保持真实梯度的保真度。该方法在网络深度的时间复杂度是线性的，计算时间可以显著降低，且不需要分配更多内存。通过与反向传播相结合，进一步加速了 Moonwalk，并在保持更小内存占用的同时达到与反向传播相当的时间复杂度。论文展示了该方法在多种架构选择下的稳健性。Moonwalk 是第一个在可逆网络中计算真实梯度的前向方法，其计算时间与反向传播相当，并且占用的内存显著较少。