深度学习中的MSE什么意思

MSE是Mean Squared Error的缩写，意为均方误差。在深度学习中，MSE通常用来衡量模型在回归问题中的表现。它计算预测输出值与真实标签值之间的差异，并将这些差异的平方求和，最后除以样本数量得到平均值。MSE越小，表示模型的预测结果越接近真实标签值。MSE的公式为：

$MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2$

其中，$y_i$为第$i$个样本的真实标签值，$\hat{y_i}$为第$i$个样本的预测输出值，$n$为样本数量。