仅前向学习解锁任意深度的正交神经网络

这篇来自ArXiv的研究表明了一种训练正交神经网络的新方法，可能简化训练过程并实现更深的网络架构。 其影响对于各种AI应用的效率和性能来说意义重大。

• •仅前向学习可以显著减少训练时间。
• •正交神经网络通常表现出改进的稳定性和泛化能力。
• •更深层次的网络为更复杂的模型表示打开了可能性。