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  • MAE, MSE, RMSE, R方 — 哪个指标更好? - 知乎
    MAE可以准确反映实际预测误差的大小。 MAE用于评价真实值与拟合值的偏离程度，MAE值越接近于0，说明模型拟合越好，模型预测准确率越高（但是RMSE值还是使用最多的）。
  • 如何评价 Kaiming 团队新作 Masked Autoencoders (MAE)？
    这是 MAE体的架构图，预训练阶段一共分为四个部分，MASK，encoder，decoder。 MASK 可以看到一张图片进来，首先把你切块切成一个一个的小块，按格子切下来。 其中要被MASK住的这一块就是涂成一个灰色，然后没有MASK住的地方直接拎出来，这个地方75%的地方被MASK住了。
  • MAE, MSE, RMSE, R方 — 哪个指标更好? - 知乎
    MAE可以准确反映实际预测误差的大小。 MAE用于评价真实值与拟合值的偏离程度，MAE值越接近于0，说明模型拟合越好，模型预测准确率越高（但是RMSE值还是使用最多的）。
  • 如何看待meta最新的工作：将MAE扩展到billion级别（模型和数据）？ - 知乎
    MAE编码器 MAE的编码器是一个ViT，但只应用与可见的、未屏蔽的补丁。 就像在标准的ViT中一样，MAE的编码器通过添加了位置嵌入的线性投影来嵌入补丁，然后通过一系列Transformer块来处理结果集。 然而，MAE的编码器只对全集的一小部分（例如25%）进行操作。
  • 为什么在做时间序列预测时，设计的模型的MAE比对比模型的都要小，但是MSE都大一些？ - 知乎
    MSE 和 MAE 的计算方法完全不同，你可以去搜一下公式看一下。 直观理解的话，MSE是先平方，所以 放大 了 大 误差，比如，在平稳的序列点上，MAE误差为2，在波峰波谷上MAE误差为10，那么平方以后，MSE为4和100。
  • 求助！NYU的MAE JHU的AE选哪个？ - 知乎
    其MAE项目在学术界和业界都有很高的认可度。 * JHU的应用经济学项目（AE）也颇受好评，但相较于NYU的MAE，可能在学术声誉和排名上略逊一筹。 2 课程设置与教学方向： * NYU的MAE课程将为学生提供坚实的先进经济学背景，并侧重于应用经济分析和公共政策方面的
  • 2024年对比学习(contrastive learning)有没有深入的理论分析和相关研究？ - 知乎
    对比学习（Contrastive Learning）是近年来深度学习领域中的一个热点研究方向，尤其在自监督学习中显示出了强大的应用潜力。 通过构建正负样本对，使模型能够学习到数据的判别性特征。 自 2020 年以来，对比学习的研究逐渐由工程应用转向基础理论分析和改进算法设计。 2024 年的研究在这一趋势下
  • MAE这种无监督的方式为何没有在业界大规模应用？ - 知乎
    ViT (Vision Transformers)是模型结构，而 MAE 是在 ViT 结构上自监督训练的 masked encoder。 我猜题主想问的是，为什么用的都是ImageNet 或者 JFT300 这种有监督的大数据集上训练的模型，而不是自监督预训练的模型？


















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