mae

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
小橘算法屋·2023-01-29 14:15

使用分位数回归预测目标的取值范围

问题：如何做到对目标值的区间范围的预测使用神经网络做回归任务，我们使用MSE、MAE作为损失函数，最终得到的输出y通常会被近似为y的期望值，例如有两个样本：(x=1,y=3)和(x=1,y=2)，那只用这两个样本训练模型
AlchemistMartin·2023-01-29 01:51

catboost参数详解及实战（强推）

贝叶斯调参一参数详解由于catboost参数较多，本文仅列出重要及常用参数（如需直接使用，可将：替换为#）'''公共参数'''params={'loss_function':,：损失函数，取值RMSE,Logloss,MAE
Python风控模型与数据分析·2023-01-28 22:52

MSE与MAE

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
Yunpeng1119·2023-01-28 09:38

friedman test的原理及r实现

目录背景：原理和步骤：r实现：背景：写论文的过程中常常涉及到将自己模型的结果与其它模型相比较，有时候仅仅把两个（或多个）模型在若干个样本上的预测效果（例如准确率，rmse,mae等）列出来作对比是不够的
斗南花卉市场·2023-01-26 14:53

MindSpore自定义模型损失函数

一般我们常用的损失函数是MSE(均方误差)和MAE(平均标准差)等。那么这里我们
DechinPhy·2023-01-25 12:41

不平衡多分类问题模型评估指标探讨与sklearn.metrics实践

我们在用机器学习、深度学习建模、训练模型过程中，需要对我们模型进行评估、评价，并依据评估结果决策下一步工作策略，常用的评估指标有准确率、精准率、召回率、F1分数、ROC、AUC、MAE、MSE等等，本文将结合
肖永威·2023-01-24 10:32

深度学习: 回归loss

罗列如下：名称/别称公式求导特性L1/MAE1N∑i=1N∣y−y^∣\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\mid{y}-\hat{y}\midN1∑i=1N∣y−y^∣±1N∑i=1Ny^′
JNingWei·2023-01-23 08:40

#深度解析# 深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta，RMSprop、Adam优化器

关于SSE、MSE、RMSE、R-Squared等误差公式的深度解析请参考我的这篇博文->#深度解析#SSR，MSE，RMSE，MAE、SSR、SST、R-squared、AdjustedR-squared
energy_百分百·2023-01-21 19:04

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)。
·2023-01-20 12:37

keras自定义loss function的简单方法

首先看一下Keras中我们常用到的目标函数（如mse,mae等）是如何定义的fromkerasimportbackendasKdefmean_squared_error(y_true,y_pred):returnK.mean
永不言弃的小颖子·2023-01-19 20:02

keras自定义loss函数

mae:mse:rmse:defrmse(y_true,y_pred):returnK.sqrt(K.mean(K.square(y_pred-y_true),axis=-1))......model.compile
Better-1·2023-01-19 20:59
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