均方误差作为损失函数

均方误差（MSE）是一种常用的损失函数，用于衡量模型预测值与实际值之间的平均平方误差。在回归任务中，我们通常希望模型的预测值尽可能接近真实值，因此可以使用MSE作为优化目标来训练模型。

具体地，MSE的计算方法是将模型的预测值与真实值之差取平方，然后求平均。这样做的好处是对预测值与真实值的差异进行了放大，较大的差异会对损失函数的值产生更大的影响，从而使得模型更加关注较大误差的样本。

MSE损失函数的优点是简单且易于理解和计算。另外，它对异常值有较好的容忍性，因为平方操作使得较大的误差对损失函数的值产生更大的影响。然而，MSE也存在一些缺点，比如对离群点敏感，并且在梯度下降中可能导致收敛速度较慢。

总结而言，均方误差作为损失函数在回归任务中被广泛应用，它通过衡量模型预测值与实际值之间的平均平方误差来指导模型的训练和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch十九种损失函数的使用详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38665944/13739841)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [均方误差（Mean Squared Error，MSE）](https://blog.csdn.net/weixin_50752408/article/details/129557320)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【线性回归：为什么损失函数要使用均方误差】](https://blog.csdn.net/weixin_40012554/article/details/122114748)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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