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用亲手运行、亲手测量的数据来写 Kubernetes、DevOps 与 MLOps · 1 篇
自监督学习 2:MAE —— 遮挡图中四分之三并让其猜测,为什么能学得好
正如文中的完形填空(BERT)培育了语言模型一样,在图像中,遮挡部分碎片并让其猜测也能学到很好的特征。本文解释了为什么 MAE 让 BERT 的 15% 变成 75%(图像比文字包含多得多的冗余),仅将可见碎片输入编码器以将计算量减少 3 倍以上的非对称结构,以及仅在被遮挡碎片上衡量的像素损失。在一个 16 块的玩具图像中,将遮挡比例改为 25–90% 并亲自进行训练后,对于玩具而言 75% 并不是最优的。这个原因直接展示了 MAE 的
2026-10-17 · 11 分钟阅读 #비전 모델#자기지도 학습#MAE#BEiT#마스킹