HCL-FF

新的HCL-FF框架提升了前向-前向算法在神经网络中的表现

研究人员开发了一个名为HCL-FF的新框架，以改进前向-前向（FF）算法，这是一种在生物学上可行的替代反向传播的神经网络训练方法。这种增强的方法结合了层次化学习策略和监督对比目标，以更好地使表示与语义含义对齐。实验表明，HCL-FF在图像分类任务上显著优于以前的基于FF的方法，在CIFAR-10和Tiny-ImageNet等数据集上取得了实质性的准确性提升。