均方误差损失函数（MSE的值一般多大

均方误差（MSE）是一种衡量模型预测值与真实值之间差异的损失函数，它计算预测值与真实值之差的平方的均值。MSE越小，模型的预测效果越好。MSE的公式为：
MSE = 1/n * Σ(yi - ŷi)²
其中，n是样本数量，yi是第i个样本的真实值，ŷi是第i个样本的预测值。

MSE的值没有一个具体的范围，它的大小取决于数据集和模型的具体情况。一般来说，MSE越小，模型的预测效果越好；反之，MSE越大，模型的预测效果越差。因此，在训练模型时，我们通常会追求MSE最小化。