bp神经网络怎么降低mse

BP神经网络主要通过反向传播算法来降低MSE（均方误差），具体步骤如下:
1. 前向传播：输入样本，通过网络计算输出；
2. 计算误差：将输出结果与样本标签比较，计算误差；
3. 反向传播：根据误差，从输出层开始反向计算每个权重的梯度，然后更新权重；
4. 重复1-3步骤，直到网络收敛。

其中，误差的计算可以使用均方误差公式：
$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$
其中，$y_i$表示样本标签值，$\hat{y_i}$表示神经网络输出值。