Adaptive Multi-Scale Goodness Aggregation for Forward-Forward Learning

Cet article propose l'Agrégation Adaptative de Bonté Multi-Échelle (AMSGA), une extension de l'algorithme Forward-Forward pour améliorer la stabilité et la robustesse des réseaux neuronaux. L'AMSGA introduit une agrégation de bonté multi-échelle, une exploitation adaptative des négatifs difficiles et des seuils dépendants des couches. Les expériences sur MNIST et Fashion-MNIST montrent des améliorations de performance constantes.