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本文表明，像Forward-Forward (FF)这样的层局部训练方法无法扩展到真实的图像尺寸和数据集，且合成基准测试夸大了其性能。作者引入了一个强大的FF变体（DTG-FF），并证明在真实数据（例如224x224的ImageNet-100）上，FF仅达到49.4%，而典型BP超过75%，而在合成任务上，差距缩小甚至反转。