12月1日讯，训练深度前馈网络的三个简单技巧

前言：平淡无奇的一天又来了，今天要分享的内容主要是关于大语言模型、多模态、扩散模型的，喜欢的小伙伴赶紧去阅读相关论文吧。1. 深度前馈网络的三个简单训练技巧  标题：The Trifecta: Three simple techniques for training deeper  Forward-Forward networks  关键词：深度前馈网络、训练技巧、模型复杂性、泛化能力  作者：Thomas Dooms, Ing Jyh Tsang, Jose Oramas  分析：现代机器学习模型能够在各种非平凡任务上超越人类。然而，随着模型复杂度的增加，它们消耗大量能源，仍然难以有效泛化到未见数据。专注于一次更新模型参数子集的本地学习已经成为解决这些问题的一个有前景的技术。近期，一种名为前向-前向（Forward-Forward，简称FF）的新型本地学习算法因其创新的学习方法受到广泛关注。不幸的是，由于可扩展性问题，它的应用被限制在较小的数据集上。为 ………………………………