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 … · 问题本身是不是有点问题? 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 … 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 … Mae结构图是非对称结构,即encoder和decoder体量不同。 首先将input image切分为patches,执行mask操作,然后只把可见的patches送入encoder … 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 …