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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）。
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 …
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）。
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 …
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 …
百度贴吧里的“无效就复制到别的帖子就好了”的链接是怎么来的？
比如LZ分享一个资源，底下就有很多类似的回复：“http://pan.baidu.com/mbox/homepage?short=dDTt3UT 无…
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？
神经网络模型train_loss下降，val_loss一直上升是什么原因？ - 知乎
变化趋势分析： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合； train loss 趋于不变，test loss不断下降，说 …
十分钟读懂旋转编码（RoPE）
Jan 21, 2025 · 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 …
2025苹果笔记本电脑推荐618，MacBook选购指南 - 知乎
5 days ago · 2025年618苹果笔记本电脑到底值不值得买，适合什么样的人群，本文都会进行详细的介绍。同时你也可以了解到苹果笔记本电脑好用在哪里，以及不足的地方。本文是一篇618 …
如何看待AAAI 2025的录用结果？ - 知乎
现在整体上来说AAAI这类会议的不确定性和混乱程度是比较大的，投稿中运气占了挺大的成分。今年组里投了3篇AAAI，跟朋友合作1篇，总共4篇，4篇命运各不相同，一定程度上能反应审稿 …
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