Adaptive Multi-Scale Goodness Aggregation for Forward-Forward Learning

Este artículo propone la Agregación Adaptativa de Bondad Multiescala (AMSGA), una extensión del algoritmo Forward-Forward para mejorar la estabilidad y robustez de las redes neuronales. AMSGA introduce agregación de bondad multiescala, minería adaptativa de negativos difíciles y umbrales dependientes de la capa. Los experimentos en MNIST y Fashion-MNIST demuestran mejoras consistentes en el rendimiento.