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旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。 和相对位置编码相比，RoPE 具有更好的 外推性. ViT (Vision Transformers)是模型结构，而 MAE 是在 ViT 结构上自监督训练的 masked encoder。 我猜题主想问的是，为什么用的都是ImageNet 或者 JFT300 这种有监督的大数据集上训练的模型，而不是自监督预训练的模型？ 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视、时.
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迈阿密之光：Alex Mae的绚烂与淡出 | 在璀璨的演艺圈中，总有那么一些如流星般短暂而耀眼的存在，Alex Mae便是其中之一。这位来自佛罗里达州迈阿密的海滨美女，用她独特的魅力，短暂地照亮了我们的视线。 1997年1月15日，Alex Mae在迈阿密这座充满阳光与热情的城市中诞生。她的身高虽然只有160cm. MAE可以准确反映实际预测误差的大小。 MAE用于评价真实值与拟合值的偏离程度，MAE值越接近于0，说明模型拟合越好，模型预测准确率越高（但是RMSE值还是使用最多的）。 平均绝对误差（MAE）：计算预测值与真实值的差异，可以作为衡量模型精度的一个替代指标。 调整 R²：调整后的 R² 考虑了模型复杂度的影响，避免了由于过拟合导致 R² 值过大的问题。
标题（学术版）：均方根误差 (RMSE)与平均绝对误差 (MAE)在损失函数中的应用与比较 标题（生动版）：RMSE与MAE：两种评价预测误差的尺子，哪个更适合你？ 摘要： 在机器学习和数据分析中，损失函数是衡量模型预测准确性的关键。均方根误差 (RMSE)和平均绝对误差 (MAE)是两种常用的损失函数。本文.
在时间序列预测的时候，往往将数据进行归一化，比如归一到0~1之间的值，那么模型输出的也是0~1之间的，后面计算RMSE、MAE、MedAE、R2等值的… 上述结果表明MAE self pre-training在医学图像分析领域具有良好的的应用前景。 图1：使用MAE self pre-training进行分割任务的流程。 图2：MAE重建图像的结果。 第一行是原始图像，第二行是掩码图像，第三行是MAE重建的图像。 从左到右的图像分别来源于CXR、BTCV和BRATS. 后面就是正常的 fintune 了。 通过各种实验表明非常不错，同时训练效率也比单独只用 MAE 高 要训练超大 CV 模型，数据必不可少，作者用了 IG-3B 这个十亿规模的多标签数据集 ，MAE 预训练时候是自监督的，没有用 label，第二步弱监督预训练时候用了多类别标签。
