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： 在机器学习和数据分析中， …

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）。

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 …

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，在波峰波谷上MAE误差 …

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呢？ 显示全部 …

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。

Dec 14, 2023 · 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 …

前言 作为一个成功拿到了UCLA MAE项目offer的过来人，可以根据自己的申请经历，跟题主分享一些关于MAE项目的相关信息。 我目前就读于UCLA的MAE项目（Master of Applied Economics），即应 …

Mar 10, 2023 · 目前被JHU的MAE,Carey MSF和SAIS MIEF，康奈尔的MPA，以及哥伦比亚的MF和ERM录取了。因为女朋友在JHU，比…