論文の概要: Beyond Backpropagation: Exploring Innovative Algorithms for Energy-Efficient Deep Neural Network Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19063v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 14:27:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.891011
• Title: Beyond Backpropagation: Exploring Innovative Algorithms for Energy-Efficient Deep Neural Network Training
• Title（参考訳）: バックプロパゲーションを超えて:エネルギー効率の良いディープニューラルネットワークトレーニングのための革新的アルゴリズムを探る
• Authors: Przemysław Spyra,
• Abstract要約: 本稿では,BPフリートレーニング手法として,フォワードフォワード(FF),カスケードフォワード(CaFo),モノフォワード(MF)の3つを厳格に検討する。 MFはエネルギー消費を最大41%削減し、トレーニング時間を最大34%短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rising computational and energy demands of deep neural networks (DNNs), driven largely by backpropagation (BP), challenge sustainable AI development. This paper rigorously investigates three BP-free training methods: the Forward-Forward (FF), Cascaded-Forward (CaFo), and Mono-Forward (MF) algorithms, tracing their progression from foundational concepts to a demonstrably superior solution. A robust comparative framework was established: each algorithm was implemented on its native architecture (MLPs for FF and MF, a CNN for CaFo) and benchmarked against an equivalent BP-trained model. Hyperparameters were optimized with Optuna, and consistent early stopping criteria were applied based on validation performance, ensuring all models were optimally tuned before comparison. Results show that MF not only competes with but consistently surpasses BP in classification accuracy on its native MLPs. Its superior generalization stems from converging to a more favorable minimum in the validation loss landscape, challenging the assumption that global optimization is required for state-of-the-art results. Measured at the hardware level using the NVIDIA Management Library (NVML) API, MF reduces energy consumption by up to 41% and shortens training time by up to 34%, translating to a measurably smaller carbon footprint as estimated by CodeCarbon. Beyond this primary result, we present a hardware-level analysis that explains the efficiency gains: exposing FF's architectural inefficiencies, validating MF's computationally lean design, and challenging the assumption that all BP-free methods are inherently more memory-efficient. By documenting the evolution from FF's conceptual groundwork to MF's synthesis of accuracy and sustainability, this work offers a clear, data-driven roadmap for future energy-efficient deep learning.
• Abstract（参考訳）: バックプロパゲーション(BP)によるディープニューラルネットワーク(DNN)の計算とエネルギー需要の増大は、持続可能なAI開発に挑戦している。 本稿では,BPフリートレーニング手法として,Cascaded-Forward (FF), Cascaded-Forward (CaFo), Mono-Forward (MF)アルゴリズムの3つを厳格に検討し,基礎概念から明らかに優れた解への進展を追究する。 それぞれのアルゴリズムはネイティブアーキテクチャ(FFとMFのMLP、CaFoのCNN)で実装され、同等のBPトレーニングモデルに対してベンチマークされた。 ハイパーパラメータはオプトゥーナで最適化され、検証性能に基づいて一貫した早期停止基準が適用され、全てのモデルが比較前に最適に調整された。 その結果, MF は BP と競合するだけでなく, ネイティブな MLP の分類精度を常に上回っていることがわかった。 その優れた一般化は、検証損失のランドスケープにおいてより有利な最小値に収束することによるものであり、最先端の結果に大域的最適化が必要であるという仮定に挑戦する。 NVIDIA Management Library (NVML) APIを使用してハードウェアレベルで測定されたMFは、エネルギー消費量を最大41%削減し、トレーニング時間を最大34%短縮する。 FFのアーキテクチャ非効率を暴露し、MFの計算上リーンな設計を検証し、全てのBPフリーメソッドが本質的にメモリ効率が高いという仮定に挑戦する。 FFの概念的基礎からMFの精度と持続可能性の合成への進化を文書化することにより、この研究は将来のエネルギー効率の高いディープラーニングのための明確でデータ駆動のロードマップを提供する。

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