解释一下均方误差损失函数。

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的损失函数，用于衡量预测结果与真实值之间的差异。它计算的是预测值和真实值之间差异的平方的平均值。

均方误差损失函数的数学表达式如下：

MSE = (1/n) * Σ(y_true - y_pred)^2

其中，MSE表示均方误差，n表示样本数量，y_true表示真实值，y_pred表示预测值。Σ表示求和操作。

解释均方误差损失函数的几个关键点：

1. 平方：MSE对预测误差进行平方操作，这样可以使得大误差的影响更加显著。较大的误差平方后会变得更大，较小的误差平方后会变得更小。

2. 平均值：MSE计算预测误差的平方后取平均值，这样可以消除样本数量对损失值的影响。通过除以样本数量n，使得MSE在不同样本数量下具有可比性。

3. 非负性：MSE始终为非负值，当预测值与真实值完全一致时，MSE为0。当预测值与真实值之间的差异增大时，MSE也会增大。

均方误差损失函数在许多机器学习和深度学习任务中被广泛使用，特别是在回归问题中。通过最小化MSE，模型可以更好地拟合训练数据，使得预测值与真实值之间的差异减小。然而，MSE对异常值敏感，因为平方操作会放大异常值的影响。在某些情况下，可以考虑使用其他损失函数来处理异常值或满足特定的任务需求。