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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（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
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。
为什么在做时间序列预测时，设计的模型的MAE比对比模型的都要小，但是MSE都大一些？ - 知乎
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。
如何看待meta最新的工作：将MAE扩展到billion级别（模型和数据）？ - 知乎
如何看待meta最新的工作：将MAE扩展到billion级别（模型和数据）？ The effectiveness of MAE pre-pretraining for billion-scale pretraining [图片]… 显示全部关注者 148 被浏览
L1范数，L1损失和MAE损失之间的区别？ - 知乎
总结 L1范数、L1损失和MAE损失在对异常值的鲁棒性方面优于L2范数、L2损失和MSE损失，但后者在数学上更光滑，更容易进行优化。选择哪种损失函数取决于具体问题的需求和数据的特性。
MAE这种无监督的方式为何没有在业界大规模应用？ - 知乎
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？
如何看待BEIT V2？是否是比MAE更好的训练方式？ - 知乎
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？