Adaptive Multi-Scale Goodness Aggregation for Forward-Forward Learning

En 3 lignesAMSGA étend l'algorithme Forward-Forward avec agrégation multi-échelle de la qualité, curriculum adaptatif et seuils dépendants des couches. Tests sur MNIST et Fashion-MNIST montrent +1.45% et +1.50% d'amélioration sans surcoût computationnel significatif.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain