Sakana AI提出PC-ALM，可训练千层网络
原文标题：Sakana AI Researchers Introduce PC-ALM, a Layer-Local Alternative to Backpropagation That Trains 1000-Layer Networks
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Sakana AI研究者提出增广拉格朗日预测编码（PC-ALM），作为反向传播的层局部替代方案。通过为每层约束附加拉格朗日乘子，PC-ALM在保留预测编码局部更新的同时，在线性网络中可精确恢复反向传播梯度。实验显示其可训练1000层残差MLP，在MNIST上仅落后反向传播约2个百分点，MIT许可的JAX代码已开源。
- 问题
- 反向传播要求全局梯度同步，难以训练超深网络且不符合生物局部学习机制。
- 方法
- 给每层约束加拉格朗日乘子，在保留预测编码层局部更新的同时，线性网络中可精确恢复反向传播梯度。
- 结果
- 在MNIST上训练1000层残差MLP，仅落后反向传播约2个百分点；梯度余弦相似度从0.604提升到0.909。
- 影响
- 为超深网络提供了一条不依赖全局反向传播的局部训练路径，若扩展到Transformer将影响大规模训练架构。
机构：Sakana AI
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