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均方根误差 (RMSE)和平均绝对误差 (MAE)是两种常用的损失函数。 本文介绍了RMSE和MAE的定义、特点及其在不同场景下的适用性，通过比较，帮助读者理解并选择合适的损失函数。 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. 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.

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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.

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.

港科大HKUST的MAE系张欣教授的课题组怎么样？ RT，看到这个教授title挺高的，是个chair，有去读他博士的想法。 想知道这位教授平时会怎么带学生？ 他是PI吗？ 学生出路怎么样？ 课题组氛围如. 和MAE相反，这篇论文还是继续沿着预测token的方向走，旨在研究如何设计出更好的tokenizer, 有点NLP BERT pretraining 里面的BPE tokenizer的意思。证明了加上perceptual loss就可以有效提. 怎么改变MAE模型的mask方式？ 导师最近提了个idea，encode前先让图片经过SAM，再对非图像主要内容进行mask，尽可能保留图像主要内容进行encode。 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？

Umich MAE（applied econ），JHU MAE，和港大MEcon如何选择? 目前收到这三个offer，本人是美本毕业打算回国，专业性质和个人意向也不愿留美。 目前纠结中，希望能得到关于这三个项目各.

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