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MAE详解
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一、介绍
二、网络结构
1. encoder
2. decoder
3. LOSS
三、实验
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全文参考：论文阅读笔记：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners_塔_Tass的博客-CSDN博客
masked autoencoders(MAE)是hekaiming大佬又一新作，其做法很简单，就是随机mask掉一部分patches并重建这部分丢失的像素，可看作是一个可扩展的(scalable)自监督学习器，能极大加速模型的训练速度并提升准确率。下游迁移性能优于有监督预训练，并有良好的的scaling（可扩展性）。
一、介绍mask autoencoders是一种更一般的去噪方式。
语言的信息密度更高，mask掉部分文字可能使得语义完全不同，这个任务会导致更复杂的语言理解；而图像的冗余度就很高，因此mask掉部分patch，大大减少冗余信息。并创建一个很有挑战性的自监督创建任务，提升对图像的整体理解。
AE的decoder将潜在表示映射回输出，相比于语言的重建，图像像素的重建，语义级别更低。decoder往往仅需要轻量级即可，比编码器更浅更窄。但我们发现，对于图像，decoder的设计很大程度上影响着潜在表示的语义表达水平。
二、网络结构
我们设计的是非对称的encoder decoder，encoder仅在未被mask的patch上进行编码，生成潜在表示，decoder再基于潜在表示和被mask的patch一起重建。
1. encoder这里，encoder对于被mask的patch，并不是用0填充，而是直接忽略，因此patch数量的减少，能直接降低计算量，加快训练速度（75%的mask率就相当于加速3倍），且降低了内存消耗使得可以用更大模型。
2. decoder而decoder仅在预训练阶段进行重构任务（即在下游任务finetune的时候是不需要decoder的），因此decoder的设计可以灵活。
encoder的加深有利于潜在表示能表达更抽象的语义信息，而decoder可以设计的更浅更窄，我们使用单个的transfomer这种小型解码器也可以表现出色，且速度快。
3. LOSS我们使用原始图像与重构图像在mask patch部分的MSE损失（均方误差）。一个变体是，用每个patch的mean std进行归一化后，计算每一个patch的归一化像素的MSE，这个可以明显提高表示质量。
三、实验（与有监督/无监督的预训练方法进行比较）
1）比MOCOv3的预训练finetune效果更好
2）在目标检测任务中，ViT与FPN搭配更好，与有监督的预训练相比，MAE要更优。
自己的总结：MAE是一种很好的自监督训练器，其训练的预训练模型，比有监督的、MOCO自监督的，在下游任务finetune上都取得更好的效果
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