F.mse_loss

F.mse_loss是一个用于计算均方误差损失的函数。在深度学习中，均方误差（mean squared error）是一种常用的损失函数，常用于回归问题中。它的计算方式是将预测值与真实值之间的差值平方后求平均。

F.mse_loss函数通常接受两个参数：预测值和真实值。它会将这两个值作为输入，计算它们之间的差值，并将这个差值平方后求平均。具体的计算公式如下：

mse_loss = (1/n) * sum((prediction - target)^2)

其中，n表示样本数量，prediction表示预测值，target表示真实值。

使用均方误差损失函数可以衡量预测结果与真实值之间的差异程度，从而评估模型的性能，并通过优化算法来减小这个差异，提高模型的准确性。