MAE模型是一種自編碼方法，其核心結構包括一個編碼器和一個解碼器，主要用於學習數據的潛在表示。在預訓練階段，MAE模型會隨機禁止掉大部分（如75%）的圖像塊，僅讓編碼器處理可見的部分。預訓練完成後，解碼器被丟棄，編碼器則用於提取未損壞圖像的表示，以進行識別任務。MAE的非對稱設計使其編碼器僅處理部分觀察信號，而解碼器則從潛在表示和掩碼標記中重建完整信號。這種設計有助於提高模型的效率和性能。
MAE模型的套用範圍非常廣泛，包括但不限於：
自然語言處理：用於文本生成、語言翻譯等任務，通過學習文本數據的潛在表示，生成更自然和流暢的文本。
音頻處理：套用於音頻信號的恢復和增強，能夠去除噪聲、改善音頻質量。
醫學圖像分析：用於醫學圖像的重建和識別，恢復遮擋或缺失的醫學圖像信息，提高分析的準確性和魯棒性。
視頻處理：用於視頻信號的恢復和增強，去除視頻噪聲、改善視頻質量。
與其他生成模型的聯合學習：如變分自編碼器（VAE）和生成對抗網路（GAN），結合無監督和有監督學習的優點，拓展生成模型的套用範圍。
通過這些套用，MAE模型在各個領域都展現出了強大的潛力和效果。