作者的MAE通过预测每个mask后的patch的像素值来重建输入。解码器输出中的每个元素都是表示patch的像素值向量。解码器的最后一层是一个线性投影,其输出通道的数量等于patch中像素值的数量。解码器的输出被重塑以形成重构图像。作者的损失函数计算像素空间中重建图像和原始图像之间的均方误差(MSE)。作者仅在maksed的patch...
重建头遵循MAE[29]中的设计:它有一个小的解码器,重建归一化的图像像素。重建损失被添加到对比性损失中。 表None:masked表现得很好,但由于其编码器较小,速度的提高是微不足道的。这里的图像mask率为75%。 (f) 重构。加入MAE重建的损失没有收益。 表1f显示,重建有一个小的负面影响。虽然这可能是次优超参数的...
损失函数使用MSE,损失函数只对masked patches计算(和BERT相同)。同时作者也尝试了normalization的方式,即计算一个patch内像素值的均值和标准差,然后对patch执行normalization,此时encoder的重构任务发生了一些变化,需要重构normalized pixel values,实验表明这种方式效果更好一点 MAE中decoder的设计并不重要,因为预训练结束之后...
MAE训练方法简单：随机mask输入图片的部分patches，然后重构这些缺失的像素，这个思想来自于BERT中的带掩码...
而解码器的设计则需要根据具体任务进行调整。MAE的预训练目标是针对遮挡的patch计算重建损失，使用MSE损失函数，这种方法比全图损失更有效，因为仅关注遮挡部分，有助于模型学习更有效的特征表示。在代码实现方面，虽然具体代码解析未给出，但可以通过阅读相关论文或在线资源来深入了解。
Reconstruction target.我们的MAE通过预测每个掩码补丁的像素值来重建输入。解码器输出中的每个元素都是表示补丁的像素值向量。解码器的最后一层是线性投影,其输出通道的数量等于单个补丁中像素值的数量。解码器的输出被调整成重构图像。我们的损失函数计算像素空间中重建图像和原始图像之间的均方误差(MSE)。我们只计算掩码...
MAE通过对每个mask块预测像素值,来重建输入。 decoder输出的每个元素是表示预测块的像素值的向量。 decoder的最后一层是一个线性投影,输出通道的数量等于块像素值的数量。对decoder输出进行reshape,得到一个重建图片。 采用MSE作为损失函数,计算重建图片和原始图片在像素空间的误差。
提出的MAE通过预测每个图片的mask分块的像素值来重建输入。解码器输出中的每个元素都是一个代表一个分块所对应的像素值的向量(解码器的最后一层是一个线性的映射层,其输出的维度数量是一个图片分块中所包含的像素值的数目)。损失函数用于计算被mask掉的图片分块在像素空间中重建图像和原始图像之间的均方误差(MSE)...
咱MAE方法很简单：我们随机对输入图像块进行遮蔽，并重建缺失的像素。它基于两个核心设计。首先，我们开发...
MAE通过预测每个masked patch的像素值来重建input。解码器输出中的每个元素都是代表一个patch的像素值向量。解码器的最后一层是一个linear projection,其输出通道的数量等于一个patch中像素值的数量。以均方差 (MSE)为损失函数,只在masked patches上计算其损失。