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中科大、MSRA提出视觉Transformer BERT预训练新方式，优于MAE、BEiT

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心来自中国科学技术大学、微软亚研等机构的研究者提出了PeCo，用于视觉transformer的BERT预训练，在多项任务上实现最高性能。基于大型语料库训练的Transformer模型在自然语言处理中取得了巨大的成功，作为Transformer构建块，self-attention极大地改变了计算机视觉任务。NLP的成功不仅依赖于Transformer的计算效率和可扩

PaperWeekly·2022-02-24 07:55

北大博士生提出CAE，下游任务泛化能力优于何恺明MAE

何恺明时隔两年发一作论文，提出了一种视觉自监督学习新范式——用掩蔽自编码器MAE，为视觉大模型开路。这一次，北大博士生提出一个新方法CAE，在其下游任务中展现的泛化能力超过了MAE。

对白的算法屋·2022-02-23 21:00

去除马赛克，有办法了附运行教程

发展到现在，消除马赛克的技术已经趋于成熟了，这不前两周，又开源了一个新的算法MAE。这个更厉害，即使画面遮挡超过90%，ai也会想办法帮我们

猫宁一·2022-02-19 13:37

均方根误差(RMSE)&平均绝对误差(MAE)详解

典型性能衡量指标有均方根误差（RMSE）与平均绝对误差(MAE)，表示的是期望值与实际值之间的距离。

coderge·2022-02-14 02:26

Python机器学习--算法评估指标--各类型算法评估指标

分类算法常用评估指标:准确率,查准率,查全率,F1-score,PR曲线,ROC曲线和AUC指标,ROC曲线下的面积就是AUC指标.回归算法的评估指标:R方范围[-inf,1](真实值与预测),MSE,MAE

扁舟钓雪·2022-02-13 07:01

Python机器学习--聚类-分类-回归三大算法评估指标

score,PR曲线,ROC曲线和AUC指标,ROC曲线下的面积就是AUC指标.聚类算法常用评估指标:轮廓系数SSE(误差平方和)回归算法的评估指标:R方范围[-inf,1](真实值与预测),MSE,MAE

轻窕·2022-02-13 07:30

Python机器学习之模型评估及选择

1.评估方法1、回归：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、Coefficientofdetermination(决定系数R2)、MAPE（平均绝对百分误差）、MSLE

*猪耳朵*·2022-02-13 07:46

用numpy实现回归树

评价标准回归树与分类树同样采取数据分割的方式进行拟合，分类树的常用指标有信息增益、信息增益率和基尼系数等；回归树常使用绝对平均方差（MSE）和绝对平均误差（MAE），本文中将使用MAE。

dalalaa·2022-02-04 16:18

何恺明MAE大火之后，想梳理下视觉Transformer？这篇综述帮你梳理了100多个

先是何恺明等人用简单的掩蔽自编码器MAE证明了Transformer扩展到CV大模型的光明前景；紧接着，字节跳动又推出了部分指标超过MAE的新方法iBOT，将十几项视觉任务的SOTA又往前推了一步。

机器学习社区·2021-11-26 13:21

关于各种回归评价指标MSE、RMSE、MAE、R-Squared、Standard Deviation（标准差）

文章目录写在前面均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）MAE（平均绝对误差）R-Squared（拟合度）StandardDeviation（标准差）参考文献写在前面在查找有关各种回归评价指标时，发现有的博客不是图片显示不出来就是有的文章需要付费阅读

RDSunday·2021-11-13 12:31

基于用户的协同过滤推荐算法WEB版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率）

line511873822·2021-06-23 08:59

保存每折的验证结果

保存没折的验证结果importnumpyasnpk=4#4折num_val_samples=len(train_data)//4num_epochs=500all_mae_histories=[]foriinrange

庵下桃花仙·2021-06-12 04:33

基于项目的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出电影-用户评分矩阵模型、项目相似度、推荐结果、平均绝对误差MAE）

line511873822·2021-06-09 08:35

指标、性能

模型指标MSE：均方误差，值越小越好RMSE：均方根误差，值越小越好MAE：平均绝对误差，值越小越好R平方：【0，1】越接近1越好ev：【0，1】越接近1越好标准化公式：（x-mean)/std交叉验证偏差

zhouyilian·2021-06-09 02:21

深度学习中的损失函数

还有一些其他的损失函数可以用于回归问题，比如平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)，但它们都涉及到计算输出和目标

Nlper_Zhao·2021-05-19 15:55

百面机器学习—12.优化算法

文章目录引言一、损失函数1.回归问题损失函数1.1均方误差—MSE(L2损失)1.2均方根误差—RMSE1.3平均绝对值误差—MAE（L1损失）1.4Huber损失函数—平滑的平均绝对误差1.5Log-Cosh

哎呦-_-不错·2021-05-11 14:26

耗时1年的前端技术框架切换之旅

一、旅行之始2020年初，某个普通的工作日，正在聚精会神“搞事情”的我，接到MAE-Access前端技术专家的espace语音，被告知MAE-Access域使用的前端技术框架需要从AngularJS1.

华为云·2021-05-11 10:48

【必知必会】2021最详细深度学习损失函数盘点【一】L1Loss、L2Loss、Smooth L1 Loss

文章目录0前言：1定义2特点3常见的经典误差函数3.1平均绝对误差MAE(L1Loss)公式：图像：优点缺点应用场景：Ｐytorch示例：3.2均方误差MSE（L2Loss）公式：图像：优点缺点应用场景

菜鸡AI工作室·2021-05-03 08:56

2014 闺蜜之旅-湖南江西

住宿费可以分摊，也比较不会害怕）、住旅馆（一般可以砍价）、坐火车硬座、纯玩不购物、计划好路线可以顺路回来本次花费（三个人一人2k左右）firststep：决定andfly长沙10.16周四，我突然决定走起和Mae

alive6·2021-05-03 02:35

ELMAN神经网络及其matlab代码实现讲解

1.2Elman结构组成1.3ELMAN训练界面的参数解读2.建立ELMAN神经网络的步骤3.编写MATLAB代码4.ELMAN程序运行结果4.1各层的神经元个数的确定过程4.2预测值和真实值的误差计算（SSE、MAE

wishes61·2021-04-26 18:47

二：评价模型的好坏（20191111-17)

0x00评价模型的好坏1.数据拆分：训练数据集&测试数据集2.评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1Score、ROC曲线等3.评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、RSquared0x01

s0k0y·2021-04-20 12:32

Movielens数据集+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE 基于用户的协同过滤推荐算法聚类算法代码实现程序实现

Movielens数据集+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE实现一、实现原理和步骤1、使用movielens数据集（943个用户，1682部电影，80000条评分数据）；2

line511873822·2021-04-20 09:19

回归问题常用损失函数L1Loss、L2Loss、SmoothL1Loss

L1范数误差(L1loss)代表：MAE(MeanAbsoluteError,均绝对误差)。即估计值f(x)f(x)f(x)与真实值yyy之间距离的均值。

什么都不太行的syq·2021-04-16 22:39

个性化电影、图书、音乐等推荐系统 Movielens数据集+WEB+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE 基于用户的协同过滤推荐算法聚类算法代码实现程序实现

Movielens数据集+WEB+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE实现一、实现原理和步骤1、使用movielens数据集（943个用户，1682部电影，80000条评分数据

line511873822·2021-04-15 08:46

二手车价格预测比赛-建模与调参

目标函数有很多种，有MAE、MSE、Huber(5)、Huber(10)、Log-cosh、Quantile(0.25)等。本赛题的

马修的小腿·2021-04-15 08:08

衡量线性回归法的指标MSE、RMSE、MAE、R Squared（最佳）

线性回归算法的评测均方误差MSE（MeanSquaredError）均方根误差RMSE（RootMeanSquaredError）平均绝对误差MAE（MeanAbsoluteError）###05衡量回归算法的标准

Bonjour_Yvonne·2021-03-19 13:54

【损失函数】一文弄懂各种loss function

大家往往接触的损失函数比较少，比如回归就是MSE，MAE，分类就是logloss，交叉熵。

zenRRan·2021-03-15 22:07

【回归损失函数】L1（MAE）、L2（MSE）、Smooth L1 Loss详解

1.L1Loss（MeanAbsoluteError，MAE）平均绝对误差（MAE）是一种用于回归模型的损失函数。

姚路遥遥·2021-03-14 19:48

2018-03-25 #Chapter22_The Help

就像Mae说的：“Aibee,you’remyrealmama.”Shedon’tevenlookatme,justsayitlikeshetalkingabouttheweather.然而Mae的亲妈连她的亲生女儿喜欢吃什么都搞不清楚

泥巴叔叔·2021-03-10 18:29

混淆矩阵

p=1907/对于回归问题来说，评论算法的好坏我们讨论过MSE、MAE、RMSE、RSquared。但对于分类算法的评价，我们在前面始终使用“分类准确度”这一个指标。

竹林皓月·2021-01-09 10:33

回归模型的score得分为负_如何评价模型的好坏？

学习目标：数据拆分：训练数据集&测试数据集评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1Score、ROC曲线，AUC值等评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、RSquared，调整RSquaredOX00

解说柯基mkq·2021-01-07 05:54

pytorch中的gather函数_PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss

L1Loss也就是L1Loss了，它有几个别称：L1范数损失最小绝对值偏差（LAD）最小绝对值误差（LAE）最常看到的MAE也是指L1Loss损失函数。

灵魂机器·2021-01-07 01:04

机器学习中准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率、F1-Score、AP&mAP、AUC、MAE、MAPE、MSE、RMSE、R-Squared等指标的定义和说明

在机器学习和深度学习用于异常检测（Anomalydetection）、电子商务（E-commerce）、信息检索（Informationretrieval,IR）等领域任务（Task）中，有很多的指标来判断机器学习和深度学习效果的好坏。这些指标有相互权衡的，有相互背向的，所以往往需要根据实际的任务和场景来选择衡量指标。本篇博文对这些指标进行一个梳理。一、名称解释1、真实值actualvalue和预

liveshow021_jxb·2020-12-26 12:00

smoothl1函数_PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss

L1Loss也就是L1Loss了，它有几个别称：L1范数损失最小绝对值偏差(LAD)最小绝对值误差(LAE)最常看到的MAE也是指L1Loss损失函数。

weixin_39866741·2020-12-21 16:56

mseloss pytorch_PyTorch中的损失函数--L1Loss /L2Loss/SmoothL1Loss

L1Loss也就是L1Loss了，它有几个别称：L1范数损失最小绝对值偏差（LAD）最小绝对值误差（LAE）最常看到的MAE也是指L1Loss损失函数。

weixin_39875192·2020-11-21 12:24

smooth L1、L1、L2 损失函数的区别

L1loss(MAE）其中x为预测框与groudtruth之间elementwise的差异。先说下L1loss的优点：优点：L1的导数为常数。

三维视觉工作室·2020-11-13 16:50

均方根误差(RMSE)，平均绝对误差(MAE)，标准差(Standard Deviation)的对比

简单、清晰、明了的解释见链接https://blog.csdn.net/capecape/article/details/78623897

遥远的清平湾·2020-10-14 13:07

决策树算法调参

DecisionTreeClassifier：可以使用mse（均方差，默认）或mae(平均绝对误差）。通常都是选择默认值。2、特征划分点选择标准splitter:可以

CL@NPU·2020-09-16 22:53

回归损失函数: L1 Loss

平均绝对误差，L1损失平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标变量和预测变量之间绝对差值之和。

Peanut_范·2020-09-15 15:29

L1、L2损失和 L1、L2正则化

损失函数：L1损失：即平均绝对误差（MAE）：MAE=1/n*∑|yi-yi^|L2损失：即均方误差（MSE）：MSE=1/n*∑(yi-yi^)^2正则化：L1正则化：即对权重矩阵的每个元素绝对值求和

zhu823655339·2020-09-15 15:43

机器学习—sklearn数据处理杂谈

目录数据处理数据缺失数据非数字机器学习框架Scikit-learn模型定义决策树随机森林XGBoost特征适应预测评估评估参数MeanAbsoluteError(MAE)绝对平均差辅助评估数据随机分割优化过拟合

rolling_ball·2020-09-15 06:18

需求预测模型分类与选择

inputdata，结合业务场景，洞悉影响业务的核心特征；第二步针对inputdata，我们需要根据需求确定合适的metrics，比如针对需求预测准确度的accuracy指标我们有MAPE,APE,AE,RMSE,MAE

tomwang0322·2020-09-14 16:05

如何评价回归算法的优劣 MSE、RMSE、MAE、R-Squared

如何评价回归算法的优劣MSE、RMSE、MAE、R-Squared前言均方误差MSE（MeanSquaredError）代码实现均方根误差（RMSE）代码实现平均绝对误差（MAE）RSquared代码实现通过

itslifeng·2020-09-13 10:41

方差(Var)，样本方差（SVar），标准差（SD），均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）

方差（Var）:方差描述了随机变量取值的离散程度样本方差（SVar）：M2是二阶样本矩，即按照方差的定义以1/n代替1/(n-1)。当拿到一组数据的时候该用一般的方差定义（即总体方差）还是用样本方差呢？要看你是什么目的，如果目的就是要求这些数据的方差（即把这组数据看做总体），那就用总体方差，如果是为了用样本方差估计总体方差，那就用样本方差计算。标准差(SD):标准差是方差的开方，也是用来衡量数据的

闲敲棋子待归人·2020-09-13 09:13

Stata: AIC / BIC / MSE / MAE 等信息准则的计算

作者：贺旭Stata连享会：知乎|简书|码云|CSDN 2019暑期“实证研究方法与经典论文”专题班-连玉君-江艇主讲本篇推文将介绍AIC,BIC等信息准则以及在Stata中的相关命令。1信息准则该小节将介绍AIC,BIC等信息准则以及在Stata中的相关命令1.1简介经常的，在建模过程中，会有一些备选解释变量，选择不同的变量组合会得到不同的模型，而信息准则就是刻画这些模型相对于“真实模型”的信

arlionn·2020-09-13 09:25

TASK2:数据的探索性分析（EDA）

TASK2:数据的探索性分析（EDA）-第一次直播：对赛题的理解以及数据分析步骤，需要用到的一些方法、工具的总结：-第一次直播：探索性分析（EDA）：评价标准为MAE(MeanAbsoluteError

Oooh~(⊙o⊙)·2020-09-13 01:54

WMSE

classWeighted_mse_mae(nn.Module):def__init__(self,mse_weight=1.0,mae_weight=1.0,NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE

嗨皮lemon·2020-09-10 20:29

age estimation阅读整理（一）

loss：MAE数据集：UvA-NEMOSmileDatabase、UvA-NEMODisgustData

g28_gerwulf·2020-09-10 13:07

Kaggle[3] - Job Salary Prediction (Adzuna)

衡量模型好坏的标准是MAE。特征及前几条样本数据如下：FullDescription是一段文字，描述职位的。后续会用到，n-gram，tfidf建立特征。先看看处理特征的方法。

杨之之·2020-08-26 14:40

机器学习、增量学习中的各种损失函数解析

CrossEntropy)3、相对熵(KLD散度、Relativeentropy)3、平方损失函数、均方误差(MSE，MeanSquaredError)4、均方误差与SoftmaxLoss的区别5、平方绝对误差（MAE

元大宝·2020-08-26 13:46

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