均方根误差 (RMSE)与平均绝对误差 (MAE)在损失函数中的应用与比较
均方根误差 (RMSE)和平均绝对误差 (MAE)是两种常用的损失函数。 本文介绍了RMSE和MAE的定义、特点及其在不同场景下的适用性，通过比较，帮助读者理解并选择合适的损失函数。
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 …
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)？
MAE编码器 编码器为原始ViT，且只应用未屏蔽的patch，并采用线性投影计算这些patch的patch embedding，并添加position embedding，然后通过一系列Transformer块处理结果集。 MAE解码器 …
【問題】請問台積電MAE好嗎？ @職場甘苦談 哈啦板 - 巴哈姆特
May 10, 2021 · 【問題】請問台積電MAE好嗎？ 綜合討論 樓主 早餐店都不喊我帥哥了 a1234567133 推 2 噓 -
【心得】我只是想抱怨TSMC的MAE制度 (4/12 更 已下山
Apr 12, 2024 · 其實一直想抱怨很久了，只是之前都因為沒有那麼大的引火線，點燃我的怒火，所以沒有抱怨 前年底，TSMC測試部門助理工程師(AE)給了我offer 我那時心高氣傲，相同領域我的工作經驗 …
如何看待meta最新的工作：将MAE扩展到billion级别（模型和数据）？
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 …
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， …
Mar 1, 2023 · 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？ 所用的数据集是较为平稳的有周期性的多元时间序列数据，但是会有一些尖峰异常值 显示全部 关 …
L1范数，L1损失和MAE损失之间的区别？ - 知乎
总结 L1范数、L1损失和MAE损失在对异常值的鲁棒性方面优于L2范数、L2损失和MSE损失，但后者在数学上更光滑，更容易进行优化。 选择哪种损失函数取决于具体问题的需求和数据的特性。
如何看待meta最新的工作：将MAE扩展到billion级别（模型和数据）？
后面就是正常的 fintune 了。 通过各种实验表明非常不错，同时训练效率也比单独只用 MAE 高 要训练超大 CV 模型，数据必不可少，作者用了 IG-3B 这个十亿规模的多标签数据集 ，MAE 预训练时候是自 …