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Bookmark or Share- 能不能只要训练集和测试集，不要验证集呢？ - 知乎看了看网上的博客,发现验证集和训练集并没有冲突啊.训练集必须和测试集分开这个是很好理解的.但是我不明…
- MAE, MSE, RMSE, R方 — 哪个指标更好? - 知乎mae, mse, rmse和r方是常用的回归模型性能指标，用于评估预测值和真实值之间的误差。 其中，MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）和MSE（Mean Squared Error，均方误差）用于衡量预测值与真实值的差距大小，RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）是MSE的平方根，用于 ...
- 深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？ - 知乎我的经验：看loss曲线，如果train loss和val loss都还有下降空间，就继续加大epoch，如果基本平了，加大epoch用处也不大了，如果train loss降val loss降着降着上升了，这说明，模型在val loss由降转升的转折点就收敛了。
- 如何评价 Kaiming 团队新作 Masked Autoencoders (MAE)？首先这种 predict masked patches 的预训练方法之前也有几篇不错的了 (例如这个回答总结的)，像之前读过的 BEiT，它是把 image patch tokenize 成离散的数值 (VQ-VAE 那套)，然后做预测；而这篇 MAE 直接说，不用这样，直接重建 RGB 像素值即可，还做了几个 downstream task 证明 ...
- 线性回归中的R，R平方和调整后的R平方有什么区别？ - 知乎知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
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