mae 第6页

nn.Embedding踩坑：RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu

方水云·2023-04-17 01:26

实验失败：利用MAE做生成对抗式超分实验失败记录

一、想法构思当时，看到MAE论文的时候，我就想能不能用MAE+生成对抗网络实现图像的超分？！所以有了这个实验。下面先介绍MAE干了什么。

方水云·2023-04-17 01:26

「Masked Autoencoders」MAE算法相关及后续工作整理

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/518608011(MAE,KaimingHeetal.)由于其从丰富的未标记数据中学习有用表示的能力而重新引起了人们的兴趣。

视觉AI·2023-04-16 13:11

贝叶斯优化 | BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测（Matlab完整程序）

评价指标随机森林回归训练集平均绝对误差MAE

前程算法屋·2023-04-16 05:46

ICLR Spotlight | 卷积网络上的首个BERT/MAE预训练，ResNet也能用

“删除-再恢复”形式的自监督预训练可追溯到2016年，早于18年的BERT与21年的MAE。然而在长久的探索中，这种BERT/MAE式的预训练算法仍未在卷积模型上成功（即大幅超过有监督学习）。

TechBeat人工智能社区·2023-04-14 17:51

Python-DQN-L1、L2和Huber损失

1.L1损失L1损失，也称为平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE），是一种在回归问题中使用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的绝对差异。

天寒心亦热·2023-04-14 14:32

【论文阅读】MAE阅读笔记

基于VIT上的BERT带掩码的自编码器是一个可拓展的视觉学习器Autoencoder：y和x来自于同一个东西摘要随机图片里的一些块，然后去重构被盖住的像素encoder-decoder使用小的数据集，用自监督的方式，表现很好，在迁移学习的任务上表现也很好图片进来，先切成小块，把盖住的东西涂成灰色把没有被盖住的变成一个序列放进encoder里去然后把灰色的和编码的弄成一条，放进解码器里面，然后解码器

小松不菜·2023-04-12 14:27

2022-10-31-基于用户的协同过滤推荐算法实现+MAE+RMSE的求解+项目代码+运行结果图

汤姆z·2023-04-12 10:40

略解损失函数

二、L1损失函数（又称MAE，平均绝对值误差）如上面的公式所示，可以知道L1损失函数实际上就是对所有样本的预测值和真实值之间的误差取平均值，其中n表示的是样本的个数，表示的是真实值（0或1的离散值），表示的是预测值

hithithithithit·2023-04-12 00:00

Integral Migrating Pre-trained Transformer Encoder-decoders for Visual Object Detection（imTED）

Arxiv上一篇基于MAE用于目标检测的文章，是在查找小样本文章的时候发现的，因为与自己的idea有点相似，所以仔细读了一遍，代码还未开源。

GY-赵·2023-04-10 09:18

论文阅读_MAE

论文信息name_en:MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearnersname_ch:带遮蔽的自编码器是大规模的视觉学习者paper_addr:https://ieeexplore.ieee.org/document/9879206/doi:10.1109/CVPR52688.2022.01553date_read:2023-04-08date_publis

xieyan0811·2023-04-09 22:11

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Loss Functions(14)

小白学Pytorch系列–Torch.nnAPILossFunctions(14)方法注释nn.L1Loss创建一个标准，用于测量输入x和目标y中每个元素之间的平均绝对误差(MAE)nn.MSELoss

发呆的比目鱼·2023-04-08 00:54

CVPR2023最新论文 (含语义分割、扩散模型、多模态、预训练、MAE等方向)

CVPR2023收录的工作中"扩散模型、多模态、预训练、MAE"相关工作的数量会显著增长。

AI阿远学长·2023-04-07 17:48

论文阅读（一）对比学习系列 MoCo and 从InsDisc到 SimSiam DINO

论文链接：https://github.com/mli/paper-reading/感觉kaiming大神还是强，从moco到simsiam，化繁为简，一切以简单有效为基准，从最初接触resnet到MAE

Ray Song·2023-04-07 00:31

目标检测中回归损失函数（L1Loss,L2Loss,Smooth L1Loss,IOU,GIOU,DIOU,CIOU,EIOU,αIOU ,SIOU)

CIOU（2020）EIOU（2022）αIOU(2021)SIOU（2022）WIOU（2023）代码实现L-normLoss系列L1Loss别称L1范数损失、最小绝对误差（LAD）、平均绝对值误差（MAE

zyw2002·2023-04-04 20:41

ChatGPT的前世今生：预训练模型成长史

随着各大厂商的激烈角逐，预训练模型（ThePretrainedFoundationModels，PFMs）的发展可谓百花争鸣，谁都想在这场没有硝烟的战争中力压群雄，作为下游任务的基础，像BERT、GPT-3、MAE

Datawhale·2023-04-04 06:53

组合预测模型 | MLP-RF多层感知机结合随机森林多输入单输出回归预测（Matlab程序）

Matlab程序）目录组合预测模型|MLP-RF多层感知机结合随机森林多输入单输出回归预测（Matlab程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标MLP-RF回归RF验证集平均绝对误差MAE

前程算法屋·2023-04-03 16:54

时间序列分析 | LSBoost最小二乘树时间序列预测（Matlab完整程序）

Matlab完整程序）目录时间序列分析|LSBoost最小二乘树时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍完整程序参考资料预测结果评价指标LSBoost(最小二乘树)训练集平均绝对误差MAE

前程算法屋·2023-04-03 04:48

算法设计与智能计算 || 专题四: 模型性能度量

1.1回归问题1.1.2平均绝对误差(MAE)2.3均方根误差(RMSE)2.4Huber损失3.二元分类3.1000-111损失3.2最大似然损失(LikelihoodLoss/LHL)3.3二元交叉熵

Mr_LeeCZ·2023-04-02 21:25

python scale()函数_xgboost如何使用MAE或MAPE作为目标函数?

xgboost被誉为各大数据竞赛中的“重型武器”，好的效果，并行计算的速度都是其显著的优势。xgboost参数中默认的目标函数有限，很多情况下，需要根据任务自定义目标函数。关于如何在代码中定义目标函数，可以参考：https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/custom_objective.pyxgboost需要目标函数

weixin_39978101·2023-03-31 11:54

java的mape_python中的MAPE（平均绝对百分比误差）测量结果

MAE值为7.5。当我试图计算MAPE时，它输出：Accuracy:-inf%这是我计算MAPE的代码。如何使它工作，或者为什么它不计算一个值。

馍菌·2023-03-31 10:50

RMSE、MAE与MAPE的计算

RMSERMSE=Sqrt(1/N*sigma(vi-v^l)^2)MAEMAE=1/Nsigma|vi-v^l|MAPEMAPE=1/Nsigma[|vi-v^l|/vi]

43118·2023-03-31 10:35

评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE 、R-Squared——python+sklearn实现

（MeanSquareError）RMSE均方根误差（RootMeanSquareError)其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10MAE

凯旋的铁铁·2023-03-31 10:34

AI大视觉（十五） | 损失函数进化史：MSE、IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU

SmoothL1LossL1Loss（MeanAbsoluteError，MAE）平均绝对误差（MAE）是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，因此它衡

AI大道理·2023-03-31 08:37

ConvNeXt-V2: 当 MAE 遇见 ConvNeXt 会碰撞出怎样的火花？

目录引言前情回顾ConvNeXtMAE本文方法动机FCMAEMaskingEncoderdesignDecoderdesignReconstructiontargetGlobalResponseNormalizationFeaturecollapseFeaturecosinedistanceanalysisApproachImpactofGRNRelationtofeaturenormalizat

CVHub·2023-03-29 22:21

超越Swin | ConvNeXt V2：结合MAE大升级，媲美ViT！

作者|科技猛兽编辑|极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【transformer综述】获取2022最新ViT综述论文！导读本文提出FCMAE的框架，这种自监督学习技术和架构改进的协同设计产生了一个ConvNeXtV2的新模型，它显著提高了纯ConvNet在各种识别基准上的性能。本文目录1ConvNeXtV2：

自动驾驶之心·2023-03-29 17:57

多元回归分析 | BP神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

目录多元回归分析|BP神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的R2为：0.98483测试集数据的R2为：0.98594训练集数据的MAE

小橘算法屋·2023-03-12 07:09

机器学习系列（十二）——衡量回归算法性能的标准

MSE，RMSE，MAE（MeanSquareError，Root～，MeanAbsoluteError）在分类算法中，我们用准确率作为评价模型好坏的标准。

Ice_spring·2023-03-11 04:41

MSE与MAE的区别与选择

MSE损失（Y轴）-预测值（X轴）平均绝对值误差（也称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是目标值和预测值

请不要问我是谁·2023-03-09 23:11

[人工智能-深度学习-9]：神经网络基础 - 常见loss损失函数之均分误差MSE、绝对值误差MAE、平滑平均绝对误差Huber

article/details/120478132目录第1章什么损失函数1.1什么是机器学习1.2什么是监督式机器学习1.3什么是损失函数第2章平均绝对误差损失MeanAbsoluteErrorLoss(MAE

文火冰糖的硅基工坊·2023-03-09 07:07

新型掩码自编码器 AdaMAE，自适应采样

当前的视频MAE方法依赖于基于随机补丁、通道、或基于视频帧的屏蔽策略来选择这些token。AdaMAE在此基础上提出一种端到端可训练的自适应掩码策略。

·2023-02-22 15:39

常见的损失函数

MSELoss2.平均绝对误差损失MAELoss(L1Loss)针对回归问题MAELossMSE和MAE的区别MSE可以更快收敛：MSE的损失梯度为，MAE的损失梯度为+-1，也就是说MSE的梯度scale

Kloping·2023-02-19 05:36

多元回归分析 | CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

训练集平均绝对误差MAE：0.45717训练集平均相对误差MAPE：0.01363训练集均方根误差MSE：0.58

小橘算法屋·2023-02-16 21:08

多元回归分析 | CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）

训练集平均绝对误差MAE：0.54126训练集平均相对误差MAPE：0.016414训练集均方根误差MSE：0.722训练集均方根误差RMSE：0

小橘算法屋·2023-02-16 21:38

多元回归分析 | CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

卷积长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集平均绝对误差MAE

小橘算法屋·2023-02-16 21:01

机器学习预测评价常用指标

这是一个回归问题，我们采用了rmse，但可以使用的评价标准还以用r2,mse,mae甚至是mape。甚至R2的评价比RMSE更客观！

小明是谁鸭·2023-02-05 14:59

回归算法评价指标

均方根误差RMSE：MSE开根号，用于数据更好的描述平均绝对误差MAE：用真实值-预测值的绝对值求和之后，取平均平均绝对百分比误差MAPE：At是被解释变量的实际值，而Ft是被解释变量的模拟/预测值。

小小码农JACK·2023-02-05 14:25

基于pytorch损失函数

(1)PyTorch损失函数loss=nn.L1Loss()#(MAE平均绝对误差)loss=nn.CrossEntropyLoss()#交叉熵验证loss=nn.MSELoss()#均方误差pytorch

炸弹天堂·2023-02-04 19:30

机器学习的性能度量

1、回归的性能度量1.1平均绝对误差MAE平均绝对误差MAE（MeanAbsoluteError）又被称为L1范

茄子cheer·2023-02-03 19:50

R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）

常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差（MAE）、平均平方差（MSE）、标准平均方差（NMSE）和均值等，这些指标计算简单、容易理解；而稍微

普通网友·2023-02-02 12:00

LSTM预测中国疫情确诊数据调参分析

train_X.shape[2])))model.add(Dense(1))model.compile(loss='mse',optimizer=Adam(learning_rate=0.001),metrics=['mae

立志当大佬·2023-02-01 14:17

卷积神经网络基本组成结构

1.深度学习三部曲step1：搭建神经网络结构（用于提取输入图像的特征）step2：找到一个合适的损失函数（如crossentropyloss，MSE，MAE）step3：找到一个合适的优化函数，更新参数

sweetboxwwy·2023-02-01 13:14

DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design

特别地，我们使用最大熵原理指导的MAE-NAS方法

长沙有肥鱼·2023-02-01 12:02

视觉模型 ConvNeXt V2，结合纯卷积与MAE

虽然这些模型最初是为使用ImageNet标签进行监督学习而设计的，但它们也可能受益于自监督学习技术，例如掩码自动编码器(MAE)。

·2023-01-31 20:43

MixMIM 创建混合图像，提出新型掩码方案

出品人：Towhee技术团队顾梦佳商汤和港中文联合提出一种简单但有效的掩码图像建模（MIM）方法MixMIM，通过创建混合图像利用BEiT和MAE的优点，又避免了它们的局限性。

·2023-01-31 19:12

模型的评估(Evaluation)指标

9ee85fdad150MSE,MeanSquaredError）,均方误差，sklearn.metrics.mean_squared_errorRMSE，RootMeanSquardError，均方根误差MAE

高天蒲·2023-01-29 16:09

时间序列分析 | RBF径向基神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）

目录时间序列分析|RBF径向基神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标模型介绍完整程序预测结果评价指标训练集数据的R2为：0.99425测试集数据的R2为：0.97233训练集数据的MAE

小橘算法屋·2023-01-29 14:15

多元回归分析 | RBF径向基神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）

目录多元回归分析|RBF径向基神经网络多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的R2为：0.99701测试集数据的R2为：0.98086训练集数据的MAE