神经网络算法 - 一文搞懂MAE（掩码自编码器）

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本文将从 MAE的本质 、MAE 的原理 、MAE 的应用 三个方面，带 您一文搞懂 掩码自编码器 Masked Autoencoders｜MAE。 Masked Autoencoders（MAE） 一、MAE 的本质 MAE的定义： MAE（Masked Autoencoders），即掩码自编码器，是一种在计算机视觉领域广泛应用的自监督学习方法。 MAE通过在输入的图像或文本中随机遮盖部分数据（如图像中的patches或文本中的单词），然后让模型去预测被遮盖的部分，并将预测结果与真实的部分进行比较，计算误差作为损失。 这种方法使模型能够直接重构被遮盖的数据，从而实现自监督学习。 Masked Autoencoders（MAE） 自监督学习： Self-Supervised Learning（自监督学习）是一种无监督表示学习方法，其核心在于通过设计辅助任务（也称为“预训练任务”或“前置任务”）来挖掘数据自身的表征特征作为监督信号，从而提升模型的特征提取能力。 Self-S ………………………………