mae

小样本学习idea（不断更新）

研一上学期9.18现有思路：1.用pretrain好的MAE，采用不同的遮挡方式（或者遮挡比例，固定或者不固定，随机或者block-wise），生成不同遮挡方式下的特征，相当于单张图片的样本扩充。2
s_m_c·2023-12-23 12:46

大数据机器学习与深度学习——回归模型评估

大数据机器学习与深度学习——回归模型评估回归模型的性能的评价指标主要有：MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、RMSE(平方根误差)、R2_score。
星川皆无恙·2023-12-22 13:51

python 数字格式化输出

示例：29652.931506849316print("ValidationMAE:{:,.0f}".format(val_mae))输出ValidationMAE:29,653解释：Python2.6
十二支箭·2023-12-18 09:40

模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%%导入数据result1=xlsread('数据集.xlsx');result=result1(1:1000,:);%%数据分析num_samples=length(result);%样本个数kim=2;%延时步长（前面多行历史数据作为自变量）zim=1;%跨zim个时间
机器学习-深度学习·2023-12-05 06:00

成为AI产品经理——回归模型评估（MSE、RMSE、MAE、R方）

回归问题的评估是看实际值和预测值是否一致，它的评估指标包括MAE、MSE、RMSE、R方。
爱学习的时小糖·2023-12-05 06:23

Sailfish OS 移动操作系统

MeeGo是开放源码的Linux项目，由Intel牵头的Moblin项目跟Nokia领导的Mae
ejinxian·2023-12-03 12:38

损失函数MSE和MAE的区别以及如何选择

1、均方误差（L2损失）均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如下：MSE=1m∑mi=1(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{m}^{i=1}\left(y_{i}-\hat{y}_{i}\right)^{2}MSE=m1∑mi=1(yi−y^i)2下图是MSE函数的图像，其中目标值是100，预测值的范围从-10000到1
诚朴求食·2023-12-02 13:55

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0

错误的意思就是说，有的变量在CPU上处理，有的变量在GPU上处理查找报错原因并解决定位到报错位置，发现是如下代码mae+=torch.abs(predict.sum()-gt)
追忆苔上雪·2023-11-26 11:17

YoloV8改进策略：Hiera改进YoloV8，实现精度和速度的双提升！

文章目录论文：《Hiera:一个没有花哨的分层视觉转换器》1、简介2、相关工作3、方法3.1、准备MViTv23.2、简化MViTv24、MAE消融5、视频结果6、图像结果6.1、在ImageNet-1K
静静AI学堂·2023-11-24 10:58

回归预测 | MATLAB实现SCN随机配置网络多输入单输出回归预测

3.命令窗口输出MAE、MA
机器学习之心·2023-11-24 03:29

【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维

【人工智能Ⅰ】8-回归&降维8-1模型评价指标分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、MAE、RMSE无监督任务（聚类）兰德指数、互信息、轮廓系数回归任务的评价指标
MorleyOlsen·2023-11-23 04:46

回归模型的score得分为负_深度研究：回归模型评价指标R2_score

回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。
沐水涤尘·2023-11-23 00:08

使用MAE共同设计和扩展ConvNet

️YOLOv8实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧  --聚焦于YOLO的最新版本，对颈部网络改进、添加局部注意力、增加检测头部，实测涨点深入浅出YOLOv8：我的专业笔记与技术总结  --YOLOv8轻松上手，适用技术小白，文章代码齐全，仅需一键train，解决YOLOv8的技术突破和创新潜能❤️YOLOv8创新攻略：突破技术瓶颈，激发AI新潜能"  --指导独特且专业的分析，也
一休哥※·2023-11-22 03:34

时间序列中的6大类10种异常值处理方法(从根源上提高预测精度)

本文介绍本文介绍的内容是在时间序列中异常值处理的方法，当我进行时间序列分析建模收集数据的过程中，往往都存在着一些特数据情况导致数据中存在着一些异常值，这些异常值往往会导致模型识别到不正常的模式从而无法准确的预测，(我试验过一个数据集清楚之后MAE
Snu77·2023-11-21 23:40

论文阅读笔记：Seen to Unseen Exploring Compositional Generalization of Multi-Attribute Controllable Dialogu

（3）引入了一个统一的无需参照的评估框架，MAE，用于不同粒度的属性。我们建立了两个基准测试，并且充分的实验结果证明了我们的方法和评价指标的有效性
青云遮夜雨·2023-11-21 17:21

nn.KLDivLoss,nn.CrossEntropyLoss,nn.MSELoss,Focal_Loss

article/details/128974654https://pytorch.org/docs/stable/nn.html1.nn.L1Loss1.1公式L1Loss:计算预测x和目标y之间的平均绝对值误差MAE
@BangBang·2023-11-20 08:26

回归预测 | Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测

猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现HPO-ELM猎食者算法优化极限学习机的数据回归预测（完整源码和数据)1.输入多个特征，输出单个变量回归；2.算法新颖，包含评价指标MAPE、MAE
机器学习之心·2023-11-19 15:47

时间序列预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-11-18 17:17

多维时序预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，多列变量输入

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，多列变量输入评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-11-18 17:17

多维时序预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)多变量时间序列预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)多变量时间序列预测评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-11-18 17:17

时间序列预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)时间序列预测，单列数据输入模型评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-11-18 17:16

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-11-18 17:46

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-11-18 17:46

2023.8-(ICCV)Forecast-MAE- Self-supervised Pre-training for Motion Forecasting with Masked Autoencod

这篇论文的标题为“Forecast-MAE：用于运动预测的自监督预训练蒙版自编码器”，在自动驾驶系统的运动预测领域提出了一种新的方法。
技术宅学长·2023-11-17 08:52

波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例

标准化处理波士顿房价数据集回归问题数据标准化代码二、选择特征2.1查看热力图2.2查看各个特征与MEDV房价的散点图2.3定义特征值和目标值三、划分训练集和测试集四、建立线性回归模型五、计算R2、RMSE、MAE
清木!·2023-11-15 23:42

回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测

主成分降维结合偏最小二乘回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏小二乘回归预测（完整源码和数据)1.输入多个特征，主成分降维后输入偏小二乘进行回归；2.算法新颖，包含评价指标MAE
机器学习之心·2023-11-11 12:59

MAE(Masked Autoencoders) 详解

MAE详解0.引言1.网络结构1.1Mask策略1.2Encoder1.3Decoder2.关键问题解答2.1进行分类任务怎么来做？2.2非对称的编码器和解码器机制的介绍2.3损失函数是怎么计算的？
sjx_alo·2023-11-11 01:14

目标检测回归损失函数（看情况补...）

文章目录L1loss-平均绝对误差(MeanAbsoluteError——MAE)L2loss-均方误差（MeanSquareError——MSE）SmoothL1LossMAE、MSE、SmoothL1
怎么全是重名·2023-11-09 05:06

【论文笔记】UniPAD: A Universal Pre-training Paradigm for Autonomous Driving

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.08370.pdf1.引言过去的3D场景理解预训练方法多采用2D图像领域中的想法，可大致分为基于对比的方法和基于MAE的方法。
byzy·2023-11-08 18:32

做视频目标分割、人体姿态跟踪、语义part分割的同学看过来，李飞飞最新作品

在本文中，我们介绍了Siamese掩码自编码器(SiamMAE)，这是掩码自编码器(MAE)的简单扩展，用于从视频中学
xuxu1116·2023-11-03 22:01

【论文阅读笔记】Traj-MAE: Masked Autoencoders for Trajectory Prediction

为了克服这一挑战，我们提出了一种有效的用于轨迹预测的掩蔽自编码器(Traj-MAE)，它能更好地代表驾驶环境中智能体的复杂行为。
技术宅学长·2023-11-03 18:02

3D、扩散模型、GAN、StyleGAN、MAE.等【换脸方法汇总】

【换脸方法汇总】扩散模型、GAN、StyleGAN等综述[【FaceSwapping综述】QuickOverviewofFaceSwapDeepFakes](https://blog.csdn.net/qq_45934285/article/details/132693208?spm=1001.2014.3001.5501)扩散模型[【CVPR2022】DiffFace:Diffusion-bas
旋转的油纸伞·2023-11-03 10:28

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测

-支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、MAE
机器学习之心·2023-11-03 07:03

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、MAE
机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、MAE
机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测可直接运行Matlab;2.评价指标包括:R2、MAE
机器学习之心·2023-11-02 01:12

使用Python计算平均绝对误差（MAE）的解读

使用Python计算平均绝对误差（MAE）的解读平均绝对误差（MeanAbsoluteError，简称MAE）是一种常用的评估指标，用于衡量预测结果与实际观测值之间的平均差异程度。
雨中徜徉·2023-11-01 04:11

[论文笔记]RetroMAE

本篇工作，作者提出RetroMAE，一个新的基于掩码自编码器(MaskedAuto-Encoder,MAE)的面向检索的预训练范式。
愤怒的可乐·2023-10-31 23:49

excel计算出均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）

StandardDeviation）、均方差、均方根值（RMS）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）补充统计学中统计两组数据的真实值与预测值接近程度：MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）、MAE
Lu_gl·2023-10-31 18:55

MATLAB中mae函数用法

目录语法说明示例使用'mae'计算网络性能mae函数的功能是均值绝对误差性能函数。
jk_101·2023-10-31 11:23

MAE-DFER: Efficient Masked Autoencoder for Self-supervised Dynamic Facial Expression Recognition

简介MAE-DFER出自中科院自动化所，是一篇发表在多媒体顶会ACMMM上面的一篇文章。官方代码见：https://github.com/sunlicai/MAE-DFER。
卡拉比丘流形·2023-10-30 08:34

论文阅读——MAE

MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners1.一些乱七八糟的知识1.Motivation2.Contribution3.Method3.1核心思想3.2Method4.Experiment4.1MainProperties4.2ComparisonswithPreviousResults4.3在迁移学习上的效果论文地址：https://arxiv.org
猫猫头不写bug·2023-10-28 05:07

常用回归评价指标：均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均百分比误差（MAPE）、绝对系数R2

喜欢的点个赞~代码importnumpyasnpfromsklearnimportmetrics#定义MAPEdefmape(y_true,y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_pred-y_true)/y_true))*100%#MSEprint(metrics.mean_squared_error(y_true,y_pred))#RMSEprint(np.sqrt(m
Dr.hao2021·2023-10-28 00:11

GLIP，FLIP论文阅读

ScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking（FLIP，2023）贡献：1.图像端引入MAE的随机MASK，imageencoder只处理未mask的patches
B1CK·2023-10-26 23:49

SSA-CNN-LSTM-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述SSA-CNN-LSTM-Attention回归预测|Matlab基于麻雀算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制评价指标包括:MAE、
前程算法屋·2023-10-26 03:51

SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测|Matlab基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-10-26 03:21

VALSE2023-快速总结

会议快速总结1.前言2.热点词2.1自监督预训练2.2MIM(MaskedImageModeling)2.3MAE(MaskedAutoencoders)2.4clip（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training
玉堃·2023-10-25 19:56

SSA-CNN-GRU-Attention回归预测 | Matlab 基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述SSA-CNN-GRU-Attention回归预测|Matlab基于麻雀算法优化卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制评价指标包括:MAE、RMSE
前程算法屋·2023-10-24 18:48

多维时序预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)多维时间序列预测，SSA-CNN-GRU多维时间序列预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)多维时间序列预测，SSA-CNN-GRU多维时间序列预测评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-10-24 18:47

时间序列预测 | Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测，SSA-CNN-GRU时间序列

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)时间序列预测，SSA-CNN-GRU时间序列评价指标包括:MAE
前程算法屋·2023-10-24 18:47
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