mask掩码是什么意思

在深度学习中，mask（掩码、掩膜）是一种常见的操作。它是在原始张量上盖上一层掩膜，从而屏蔽或选择一些特定元素，常用于构建张量的过滤器。在PyTorch中，有一些掩码操作的API可以使用，例如使用tensor.masked_fill(mask, value)将张量中的一些值掩盖掉，或者使用torch.masked_select(input, mask, out=None)根据掩码张量mask中的二元值，取输入张量中的指定项并返回到一个新的1D张量。掩码在Transformer和BERT等模型中经常被使用。另外，在图像处理中，掩码是指通过对图片中的一部分区域进行随机掩码，然后通过未被掩码的区域预测被掩码掉的区域，从而实现模型学习图像的语义特征。这也是Masked AutoEncoder（MAE）的核心思想。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [stochastic masks——随机掩码](https://blog.csdn.net/weixin_42038527/article/details/124036133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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