MAE, MSE, RMSE, R方 — 哪个指标更好? - 知乎
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）。
如何评价 Kaiming 团队新作 Masked Autoencoders (MAE)？
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 …
MAE, MSE, RMSE, R方 — 哪个指标更好? - 知乎
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）。
为什么在做时间序列预测时，设计的模型的MAE比对比模型的都要 …
Mar 1, 2023 · 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 …
请问MAE和MSE的关系，会出现反相关的现象吗，也就是一个下 …
上面的MSE和MAE分别可以对应到向量的2-范数和1-范数。 若是分别使用参数向量的2-范数和1-范数作为线性回归损失函数的正则项，那么就可以分别得到Ridge回归及LASSO回归。 当然这 …
十分钟读懂旋转编码（RoPE）
Jan 21, 2025 · 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 …
深度学习中，自监督 (self-supervised)和无监督 (unsupervised)有什 …
反对认为自监督学习和无监督学习有区别的所有回答。 自监督学习（Self-supervised Learning），笼统而言，是对于“ 损失函数中使用到的监督信息无需人工标注 ”的训练范式的一 …
深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一 …
世上最难解的蓝屏，WHEA UNCORRECTABLE ERROR的解决方法？ …
第一无法自动生成蓝屏报告，系统360等无法检测蓝屏第二关闭bios中CPU的s-ca啥的也不行第三平时正常使用，…
神经网络模型train_loss下降，val_loss一直上升是什么原因？ - 知乎
变化趋势分析： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合； train loss 趋于不变，test loss不断下降，说 …