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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. 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？ 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）。
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这是 MAE体的架构图，预训练阶段一共分为四个部分，MASK，encoder，decoder。 MASK 可以看到一张图片进来，首先把你切块切成一个一个的小块，按格子切下来。 其中要被MASK住的这一块就是涂成一个灰色，然后没有MASK住的地方直接拎出来，这个地方75%的地方被MASK住了。 绝对平均误差（Mean Absolute Error，MAE）和平均绝对误差（Average Absolute Error）是两个用于评估预测模型准确性的指标。尽管名字相似，但它们有一些微妙的区别。 绝对平均误差（Mean Absolute Error，MAE）： 计算方法： 对每个数据点的预测误差取绝对值，然后计算这些绝对误差的平均值。 公式： MAE = (1/n. MSE 和 MAE 的计算方法完全不同，你可以去搜一下公式看一下。 直观理解的话，MSE是先平方，所以 放大 了 大 误差，比如，在平稳的序列点上，MAE误差为2，在波峰波谷上MAE误差为10，那么平方以后，MSE为4和100。
MAE编码器 编码器为原始ViT，且只应用未屏蔽的patch，并采用线性投影计算这些patch的patch embedding，并添加position embedding，然后通过一系列Transformer块处理结果集。 MAE解码器 如图1，解码器的输入是完整的patch集，包括编码器输出的未屏蔽patch的特征token和mask tokens。
如何评价纽约大学（New York University）经济学硕士（MAE）？ 今年收到NYU经济学offer，纽大这个项目专排很不错，而且纽约地理位置超棒，为什么周围很多同学都把这个项目当备胎呢？ 显示全部 关注者 22 是否是比MAE更好的训练方式？ BEIT V2的作者团队升级了BEIT，且效果有大幅提升，是否说明tokenizer的训练方式优于mae提出的像素复原方式？ MAE编码器 MAE的编码器是一个ViT，但只应用与可见的、未屏蔽的补丁。 就像在标准的ViT中一样，MAE的编码器通过添加了位置嵌入的线性投影来嵌入补丁，然后通过一系列Transformer块来处理结果集。 然而，MAE的编码器只对全集的一小部分（例如25%）进行操作。
