Yann LeCun开怼谷歌研究：目标传播竟然有了，你们创新在哪里？

搜索引擎采用这种一阶简化机内顺利已完并成参数上新修改版，从而避免了系数得注意简化机内所需的计算出来并成本。

深入研究表明 LocoProp 在尺度启动时编码机内计量测试当中优于一阶分析方法，并且在很难很低内存和计算出来要求的情况下与系数得注意简化机内（如 Shampoo 和 K-FAC）机动性极其。

LocoProp：通过均匀分布严重损失简化强化交叉的传播

往往统计数据分析被视为复合个数，其将每一层的重定向转换为驱动指出。LocoProp 在将网络裂解为层时采用了这种论述。特别是，LocoProp 不是上新修改版层的权重以如此一来驱动的严重损失个数，而是分析方法特定于每一层的原先义均匀分布严重损失个数。对于个数的层，选择严重损失个数以匹配转录个数，例如，将为具有 tanh 转录的层选择 tanh 严重损失。此外，埃尔米特化项尽可能上新修改版后的权重不会忽略当前系数太远。

与交叉的传播类似，LocoProp分析方法前向传导来计算出来转录。在交叉传导当中，LocoProp为每一层的的神经纤维设立最终目标。再次，LocoProp将假设体能训练裂解为跨层的分立问题，其当中多个均匀分布上新修改版可以有序分析方法于每层的权系数。

搜索引擎在尺度启动时编码机内假设当中顺利已完并成了科学实验，这是分析报告简化算法机动性的近似于计量。他们对多个近似于的一阶简化机内顺利已完并成广为的简化，包括 SGD、具有分量的SGD 、AdaGrad、RMSProp、Adam，以及系数得注意简化机内，包括Shampoo 、K-FAC，并将结果与LocoProp比较。深入研究结果表明，LocoProp分析方法的机动性明显优于一阶简化机内，与系数得注意简化机内极其，同时在单个GPU上运行时速度明显来得快。

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