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  1. 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)。

  2. 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(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 …

  3. 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 …

  4. 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 …

    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 …

  5. 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 …

  6. 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。

  7. 如何评价纽约大学(New York University)经济学硕士(MAE)?

    如何评价纽约大学(New York University)经济学硕士(MAE)? 今年收到NYU经济学offer,纽大这个项目专排很不错,而且纽约地理位置超棒,为什么周围很多同学都把这个项目当备胎 …

  8. 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?

  9. 如何看待meta最新的工作:将MAE扩展到billion级别(模型和数 …

    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 …

  10. 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 …