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增加网络宽度让贪心逐层训练在自监督学习中媲美端到端反向传播

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2026-10-02，arXiv · Neural and Evolutionary Computing 发表研究，指出在自监督学习中，更宽的网络可使贪心逐层训练的表现接近甚至超过端到端反向传播。在较浅且非常宽的卷积网络中，贪心逐层训练取得更高性能，且表征几何特性更优；宽度可补偿受限的信用分配，表征几何差异是性能提升的潜在机制。

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2026-10-02 arXiv 发表新研究，称增宽网络让贪心逐层训练在自监督学习中媲美端到端反向传播。

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Neural and Evolutionary Computing
    增加网络宽度让贪心逐层训练在自监督学习中媲美端到端反向传播

    研究表明在自监督学习中，更宽的网络让贪心逐层训练的表现接近甚至超过端到端反向传播。在较浅且非常宽的卷积网络中，贪心逐层训练取得了更高性能，且其表征几何特性更优。宽度可以补偿受限的信用分配，表征几何差异是性能提升的潜在机制。

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