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  • MAE, MSE, RMSE, R方 — 哪个指标更好? - 知乎
    平均绝对百分比误差mape是平均绝对误差mae的变形，该值采用百分比的形式，不受异常值的影响。 MAPE不仅考虑了拟合值与真实值之间的误差，还考虑了误差与真实值之间的比例，MAPE的值越小，说明模型越好。
  • 如何评价 Kaiming 团队新作 Masked Autoencoders (MAE)？
    mae的方法非常简单，随机mask住图片里的一些块，然后再去重构这些被mask住的像素。 这整个思想也来自 BERT 的带掩码的语言模型，但不一样的是这一个词(patches) 它就是一个 image 的一个块，然后它预测的是你这块里面的所有的像素。
  • 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？ - 知乎
    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误差为10，那么平方以后，MSE为4和100。
  • 如何评价字节新出的AI编程IDE——Trae（念chui）？ - 知乎
    官网：Ship Faster with Trae支持MacOS和Windows，内置基于Claude-3 5-Sonnet和GPT-4o的AI助手。是另一个…
  • 神经网络模型train_loss下降，val_loss一直上升是什么原因？ - 知乎
    知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
  • 如何看待BEIT V2？是否是比MAE更好的训练方式？ - 知乎
    相较于 MAE 采用的使用自注意力机制作为 decoder 的基础模块，MILAN 采用的是一种类似于 CAE 所使用的 cross attention 机制。 这种机制最主要的特征是在解码阶段只会去更新 mask token 的特征，而保持 encoder 输出的可见 token 的特征不变。
  • 十分钟读懂旋转编码（RoPE） - 知乎
    其中 RoFormer 是一个绝对位置编码替换为 RoPE 的WoBERT模型，后面的参数（512）是微调时截断的maxlen，可以看到 RoPE 确实能较好地处理长文本语义。
  • 深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
    图3 Model with both high variance and high bias 我们姑且把上面这种图叫做loss-size图，这里解释一下上面的这种图的意思，纵轴是代表loss，而横轴指的是训练集的大小；要把这张图画出来，需要咱们把训练集划分成很多等分之后，不断扩充训练集的大小来训练模型直到模型收敛位置；比如咱们的训练集包含




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