Benchmarks sintéticos sobreestiman el escalado Forward-Forward
Descubre por qué los benchmarks sintéticos exageran el escalado de Forward-Forward. El estudio revela un techo real en ImageNet-100 frente a backpropagation.
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Descubre cómo el sobreajuste provoca fallos en PINNs y cómo la regularización y el doble backpropagation permiten resolver ecuaciones con menos puntos de colocación.
Un estudio revela que el entrenamiento supervisado reduce drásticamente la alineación con la corteza visual V1. Descubre qué reglas de aprendizaje preservan mejor la estructura cerebral.