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MAE-DET学习笔记

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MAE-DET学习笔记 MAE-DET: Revisiting Maximum Entropy Principle in Zero-Shot NAS for Efficient Object Detection Abstract 在对象检测中，检测主干消耗了整个推理成本的一半以上。最近的研究试图通过借助神经架构搜索（NAS）优化主干架构…
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MAE论文解读

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文章目录 创新点算法原理MaskingMAE encoderMAE decoder重构目标 实验Baseline: ViT-Large.消融实验Mask token自监督方法比较迁移至目标检测任务及语义分割任务 结论 论文: 《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》 代码: https://github.com/facebookresearc…
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MSE与MAE

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均方误差 均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如图。 下图是MSE函数的图像，其中目标值是100，预测值的范围从-10000到10000，Y轴代表的MSE取值范围是从0到正无穷，并且在预测值为100处达到最小。 MSE损失（Y轴）-预测值（…
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论文阅读|MAE

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Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 参考资料 Self-Supervised Learning 超详细解读 (六)：MAE：通向 CV 大模型 - 知乎 (zhihu.com) Self-Supervised Learning 超详细解读 (目录) - 知乎 (zhihu.com)、 1. 有监督（Supervise…
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MAE简记

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MAE简记 文章目录 MAE简记Mask 方法EncoderDecoderTarget & LOSS Mask 方法 将图片分割成不重复的正方形patch，遮挡其中一部分patch(75%) Encoder 采用ViT，但是只对可见的没有被masked的patch使用 Decoder 以encoder的输出masked的patch作为输入…
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MAE论文笔记

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MAE论文笔记 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners MAE模型和其他的结构的关系，可以认为是在ViT的基础上实现类似于BERT的通过完型填空获取图片的理解 标题和作者 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 其中的Autoencoders 中的auto是…
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【论文精读】MAE

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摘要 将掩码重建任务从nlp引入到cv，提出非对称掩码自编码器。 框架 概述 如上图，本文提出掩码自编码器，即将给定原始信号的部分观测值的情况下重建原始信号，编码器将观察到的部分信号(没有掩码标记)映射到潜在表示，采…
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论文精读--MAE

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BERT在Transformer的架构上进行了掩码操作，取得了很好的效果。如果对ViT进行掩码操作呢？ 分成patch后灰色表示遮盖住，再将可见的patch输入encoder，把encoder得到的特征拉长放回原本在图片中的位置，最后由decoder去重构…
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MAE详解

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目录 一、介绍 二、网络结构 1. encoder 2. decoder 3. LOSS 三、实验 全文参考：论文阅读笔记：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners_塔_Tass的博客-CSDN博客 masked autoencoders(MAE)是hekaiming大佬又一新作，其做法很简单，就是随机mask掉一部分patc…
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MAE

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背景 作者开门见山说明了深度学习结构拥有越来越大的学习容量和性能的发展趋势，在一百万的图像数据上都很容易过拟合，所以常常需要获取几百万的标签数据用于训练，而这些数据公众通常是难以获取的。MAE的灵感来源是DAE(denosing autoencoder)…
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【论文阅读】MAE模型介绍

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目录 介绍 模型 ​编辑 实验过程 结论 介绍 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners Facebook Al的kaiming大神等人于2021年十一月提出了一种带自编码器(MAE)，它基于(ViT)架构。他们的方法在imageNet上的表现要好于从零开始训练的VIT。 灵感来源&…
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机器学习——需求预测——准确性（误差）统计——MAE、MSE、MAPE、WMAPE

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误差指标公式（为预测值，为真实值）特点缺点MAE 1、直观1、不同商品真实值量纲上的差别带来的MAE结果波动大MSE1、加倍惩罚极端误差 1、不同商品真实值量纲上的差别带来的MSE结果波动大 2、极端值的影响 3、不够直观（平方之后含义不…
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【科研】常用的实验结果评价指标（2） —— MAE 是什么? ！

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了解MAE 提示：先说概念，后续再陆续上代码 文章目录 了解MAE前言一、MAE 基本概念1. MAE 是什么？2. MAE 的起源3. MAE 的计算公式 二、MAE的适用场景是什么？三、MAE 的劣势，或 不适用于那些场景或者数据？四、…
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深度学习常用损失MSE、RMSE、MAE和MAPE

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MSE 均方差损失（ Mean Squared Error Loss） MSE是深度学习任务中最常用的一种损失函数，也称为 L2 Loss MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均 范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全相同时为0，误差越大，该值越大 MSE 曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下…
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【深度学习】详解 MAE

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目录 摘要 一、引言 二、相关工作 三、方法 四、ImageNet 实验 4.1 主要属性 4.2 与先前结果的对比 4.3 部分微调 五、迁移学习实验 六、讨论与结论 七、核心代码 Title：Masked Autoencoders Are Scalable Vision LearnersPaper：https://arx…
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回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2 score

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回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、 R 2 R^2 R2 score 回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2 score 前言平均绝对误差(MAE)均方误差(MSE)均方根误差(RMSE)决定系数( R 2 R^2 R2 score) R 2 R^2 R2（ R 2 R^2 R2 score）-深度研究校正…
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MAE实战：使用MAE提高主干网络的精度(一)

MAE实战：使用MAE提高主干网络的精度(一)

摘要 MAE已经出来有几年了，很多人还不知道怎么去使用，本文通过两个例子说明一下。分两部分，一部分介绍一个简单的例子，让大家了解MAE训练的流程。一部分是一个新的模型，让大家了解如何将自己的模型加入MAE。 论文标…
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RBM理论推导

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RBM（Restricted Boltzmann Machine） 上面这个图就是一个RBM模型，它包括三个部分，最下面的可视层（visible layer），中间的权重连边（无向），上面的隐藏层&#xf…
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【Elasticsearch】 之 Translog/FST/FOR/RBM算法

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目录 Translog FST/FOR/RBM算法解析 FST FOR（Frame of Reference）: RBM（Roaring Bitmaps）-(for filter cache) Translog es是近实时的存储搜索引。近实时，并不能保证被立刻看到。数据被看到的时候数据已经作为一…
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受限玻尔兹曼机（RBM）

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受限玻尔兹曼机（RBM） 一起读懂传说中的经典：受限玻尔兹曼机 https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzA3MzI4MjgzMw&mid2650731098&idx1&snc7391caee3a567b4b046406d53f022f2&chksm871b3624b06cbf320f3725fe452d291e04a4a8c1beda…
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