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如何看待BEIT V2？是否是比MAE更好的训练方式？ - 知乎
是否是比MAE更好的训练方式？ BEIT V2的作者团队升级了BEIT，且效果有大幅提升，是否说明tokenizer的训练方式优于mae提出的像素复原方式？
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深度学习的LOSS一般收敛到多少？ - 知乎
看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一 …
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怎么改变MAE模型的MASK方式？ - 知乎
怎么改变MAE模型的mask方式？ 导师最近提了个idea，encode前先让图片经过SAM，再对非图像主要内容进行mask，尽可能保留图像主要内容进行encode。
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绝对平均误差和平均绝对误差有什么区别？ - 知乎
绝对平均误差（Mean Absolute Error，MAE）和平均绝对误差（Average Absolute Error）是两个用于评估预测模型准确性的指标。尽管名字相似，但它们有一些微妙的区别。 绝对平均误 …
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十分钟读懂旋转编码（ROPE）
Jan 21, 2025 旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self …
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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）。
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港科大HKUST的MAE系张欣教授的课题组怎么样？ - 知乎
港科大HKUST的MAE系张欣教授的课题组怎么样？ RT，看到这个教授title挺高的，是个chair，有去读他博士的想法。 想知道这位教授平时会怎么带学生？ 他是PI吗？ 学生出路怎么样？ 课题 …
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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 …
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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 …
Mar 1, 2023 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 …
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均方根误差 (RMSE)与平均绝对误差 (MAE)在损失函数中的应用与 …
标题（学术版）：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 标题（生动版）：RMSE与MAE：两种评价预测误差的尺子，哪个更适合你？ 摘要： 在机器学习和数 …
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