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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，损失函数是衡量模型预测准确性的关键。均方根误差 (RMSE)和平均绝对误差 (MAE)是两种常用的损失函数。本文. 杜克的 MA in Economics（MAE) 是个1.5-2年制的STEM项目。 该项目 毕业生擅长应用研究和金融分析，在金融行业就业市场上具有很强的竞争力， 也为攻读顶级PhD学位做好了准备。 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住的这一块就是涂成一个灰色，然后没有MASK住的地方直接拎出来，这个地方75%的地方被MASK住了。 数据量稍大，计算耗时很大,如何给代码提速？ def rolling_mae (high, low, window): return actual.rolling (window).apply ( la… 显示全部 关注者 3 被浏览 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。
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块来处理结果集。 然而，MAE的编码器只对全集的一小部分（例如25%）进行操作。
如何看待meta最新的工作：将MAE扩展到billion级别（模型和数据）？ The effectiveness of MAE pre-pretraining for billion-scale pretraining [图片]… 显示全部 关注者 148 被浏览 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？ 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），即应用经济学，虽然听起来比较水，但课程设置方面还是很理工科的，倾向于data science，而且在我入学前的一个月，该项目还.
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