mae 第7页

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

MAPE低而RMSE高？

今天遇到一个奇怪的问题，RMSE和MAE很低，而MAPE居高，不知道为啥而另一个对比实验则很低。先记录，找到原因再更新。

Bruce-XIAO·2023-01-19 12:13

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

欢迎使用我们最近开源的EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https://github.com/alibaba/EasyCVViTDet其实是恺明团队MAE

阿里云云栖号·2023-01-18 20:50

Keras自定义损失函数-quantile_loss

keras源码git地址自己写函数，必然要参考官方写法，照猫画虎，取其精华，迎刃而解核心是定义了loss类，那么在实践中可以继承loss类然后写自己的损失类，比如mse，mae这些loss，当然为了方便

ninetyfour·2023-01-18 07:50

自监督表征预训练

MAE：首先将inputinage切分成patches，执

十二壳·2023-01-17 19:39

【读点论文】Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 完型填空应用到视觉处理上

MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners本文表明，掩蔽自动编码器(MAE)是计算机视觉的可扩展自监督学习器。

羞儿·2023-01-15 18:48

训练ViT和MAE减少一半计算量！Sea和北大联合提出高效优化器Adan，深度模型都能用...

视学算法报道编辑：LRS好困【导读】换个优化器，计算量少一半。自Google提出VisionTransformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构，许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升，包括图像分类、分割、检测、识别等。然而，训练ViT并非易事。除了需要较复杂的训练技巧，模型训练的计算量往往也较之前的CNN大很多。近日，新加坡SeaAILAB(

视学算法·2023-01-15 12:08

训练ViT和MAE减少一半计算量！Sea和北大提出新优化器Adan：深度模型都能用！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：新智元|编辑：LRS好困【导读】换个优化器，计算量少一半。自Google提出VisionTransformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构，许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升，包括图像分类、分割、检测、识别等。然而，训练ViT并非易事

Amusi（CVer）·2023-01-15 12:34

训练ViT和MAE减少一半计算量！Sea和北大联合提出高效优化器Adan，深度模型都能用

转载自|新智元【导读】换个优化器，计算量少一半。自Google提出VisionTransformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构，许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升，包括图像分类、分割、检测、识别等。然而，训练ViT并非易事。除了需要较复杂的训练技巧，模型训练的计算量往往也较之前的CNN大很多。近日，新加坡SeaAILAB(SAIL)和北

易学智能EasyAIForum·2023-01-15 12:32

时序预测 | Python实现Attention-CNN-BiLSTM注意力机制卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

注意力机制卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现Attention-CNN-BiLSTM注意力机制卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型结构程序设计参考资料预测效果训练集上的MAE

机器学习之心·2023-01-15 06:13

损失函数总结及pytorch示例

年龄等分类损失函数：用于离散的值，图像分类，图像分割等排序损失函数：用于预测输入数据之间的相对距离下面逐一介绍损失函数L1loss L1loss也称为平均绝对误差（MeanAbsoluteError），简称MAE

liiiiiiiiiiiiike·2023-01-14 22:16

pytorch损失函数

L1Loss（MeanAbsoluteError，MAE）pytorch代码：torch.nn.L1Loss()L2Loss（MeanSquaredError，MSE）pytorch代码：torch.nn.MSELoss

豪言成笑谈·2023-01-14 22:46

回归，分类评价指标及案例

模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）1、回归模型评估指标a、RMSE（RootMeanSquareError）均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差

古月a·2023-01-13 17:01

模型评估指标总结笔记——回归/分类/聚类

评估指标：1.回归指标（1）MAE（平均绝对值误差）是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。平均绝对误差可以避免误差相互抵消的问题，因而可以准确反映实际预测误差的大小。

什么都一般的咸鱼·2023-01-13 08:05

深度学习一般工作流程

注意确保数据集特征丰富程度足以作出预测二、定义模型预测性能指标平衡分类问题常用精度、接受者操作特征曲线下面积；不平衡分类问题常用精度和召回率；标量回归常用平均绝对误差（MAE）等等。

Anli未末·2023-01-12 14:20

Pytorch：损失函数

文章目录损失函数损失函数是什么损失函数、代价函数、目标函数到底有什么区别交叉熵损失函数-nn.CrossEntropyLoss交叉熵概念二分类交叉熵-nn.BCELossL1损失(MAE)-nn.L1lossL2

Rui@·2023-01-11 11:31

Keras框架下的loss损失函数

②mean_absolute_error或mae：模型预测值f(x)与样本真实值y之间距离的平均值。

小学生玩编程·2023-01-09 07:37

常用损失函数及其应用场景

文章目录1Regression1.1均方误差（MSE）/L2损失1.2均方根误差（rootmeansuqareerror,RMSE）1.3平均绝对误差MAE/L1损失1.4平均偏差误差（MeanBiasError

Weiyaner·2023-01-08 10:54

python f检验模型拟合度_模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）...

回归RMSE(RootMeanSquareError)均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。如果存在个别偏离程度非常大的离群点(Outlier)时，即使离群点数量非常少，也会让RMSE指标变得很差。MSE(MeanSquareError)均方误差通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。L2loss对异常敏感，用了MSE为代价函数的模型因为

亭中意·2023-01-07 15:43

【Surprise库学习】2. 评价指标

在Surprise库里面，由surprise.accuracy提供推荐系统的评价指标，一共有三种，分别是RMSE、MAE以及FCPRMSE(lowerisbetter)均方根误差MSE(lowerisbetter

_ dingding_·2023-01-07 15:13

机器学习模型常用评价指标（Accuracy, Precision, Recall、F1-score、MSE、RMSE、MAE、R方）

前言众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy,Precision,Recall和F1-score，而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义吗？

CoCo_2022·2023-01-07 15:12

【2203.06604v2】Point-MAE：Masked Autoencoders for Point Cloud Self-supervised Learning

文章目录3.参考资料3.参考资料作者主页：https://github.com/Pang-Yatian/Point-MAE

I"ll carry you·2023-01-06 21:13

ConvNets

这里提出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1ConvNeXtV2：使用MAE协同设计和扩展

whaosoft143·2023-01-06 21:12

【CV Transformer 论文笔记】MAE: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

论文地址：http://arxiv.org/abs/2111.06377项目地址：（非官方）https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorch本文的主要观点是：掩码自编码器

橙子的科研日记·2023-01-06 21:41

MAE、ConvNeXt、BEiT等你来复现！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击“阅读原文”，直达活动页面

Amusi（CVer）·2023-01-06 21:11

ConvNeXt V2论文翻译：ConvNeXt V2与MAE激情碰撞

AI浩·2023-01-06 21:40

机器学习（六）结果分析（过拟合、欠拟合）

F1F1值ConfusionMatrix混淆矩阵ROCROC曲线AUCROC曲线下的面积回归模型常用评估方法：指标描述MeanSquareError(MSE,RMSE)平均方差AbsoluteError(MAE

老衲要学习·2023-01-05 20:58

机器学习中的极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAE)

简述极大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）也称最大似然估计。是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，

LIsaWinLee·2023-01-05 19:03

机器学习模型评估标准及sklearn实现方法

目录分类模型评估标准错误率与精度（accuracy）查准率（precision）、查全率（recall）与F1-scoreROC曲线、AUClog-loss回归模型评估平均绝对误差（MAE）平均平方误差

AI AX AT·2023-01-05 19:02

模型预测精度（数值regression）评价指标 - RMSE, MAE, MAPE & Bias哪个指标更好？Forecast KPIs: RMSE, MAE, MAPE & Bias

模型预测精度（数值regression）评价指标-RMSE,MAE,MAPE&Bias哪个指标更好？

hongxu000·2023-01-05 14:10

[论文评析-工程]MAE-DET: Revisiting Maximum Entropy Principle in Zero-Shot NAS for Efficient Object Detecti

MAE-DET:RevisitingMaximumEntropyPrincipleinZero-ShotNASforEfficientObjectDetection文章信息背景项目介绍核心部分的计算以及实现总结

MasterQKK 被注册·2023-01-05 14:51

机器学习：线性回归模型的评价方法 MSE, MAE, R2

2.MAE（mean_absolute_error）：平均绝对误差mean_absolute_error：平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MA

wmsofts·2023-01-05 09:12

人工智能培训老师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-4

接上一篇P7P8VisionTransformer（ViT）思路上借鉴了CNN的局部特征抽取nViT将CV和NLP领域知识结合起来，对原始图片进行分块，展平成序列，输入进原始Transformer模型的编码器Encoder部分，最后接入一个全连接层对图片进行分类。n在大型数据集上表现超过了当时的SOTA模型。nViT尽可能地遵循原始的transformer。VisionTransformer（Vi

大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2023-01-05 09:11

ai培训师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-5

接上一篇P9P11ViT中的Tranformer编码器nTranformer编码器由multi-headself-attention（MSA）和MLP块的层组成。n在每个块之前应用Layernorm（LN），在每个块之后应用残差连接。nMLP包含具有GELU非线性的两全连接层。VisionTransformer（ViT）n模型变种：ViT的配置基于BERT所使用的配置，如下表，BERT采用了“Ba

大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2023-01-05 09:11

人工智能培训老师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-1

计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE主讲:叶梓P1-P2AutoEncodern自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding)，同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据

大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2023-01-05 09:41

人工智能培训老师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-2

接上一篇P3P4Transformer基于自注意力的体系结构，尤其是Transformer，已成为自然语言处理（NLP）的首选模型。主要方法是在大型文本语料库上进行预训练，然后在较小的特定于任务的数据集上进行微调。Transformer未完，下一篇继续……