MAE（掩码自编码器）

MAE（Masked Autoencoder）由何恺明等人于2021年提出。它随机遮盖图像中75%的块，仅将可见块输入ViT编码器，再用轻量解码器重建被遮盖的像素。这种非对称设计大幅降低计算量，同时迫使模型学习全局语义。MAE在ImageNet上刷新了自监督学习纪录，成为视觉预训练的重要范式。