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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）。 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. 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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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. 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. 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.

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.

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。 工作经常接触，好多同事都读“ɪ'mædʒ”，可是我觉得并不对啊，好别扭的感觉，害死强迫症。。。求… 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.