本研究提出了一种新方法Depth-μP，旨在解决预测编码网络（PCN）在训练超过100层深度网络时的困难。尽管存在不稳定性，μPC在简单分类任务中表现出竞争性能，能够稳定训练高达128层的残差网络，并实现零-shot迁移学习。