BP神经网络中均方误差的公式是什么？

BP神经网络中均方误差（Mean Square Error，MSE）的公式是：

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

其中，$n$表示样本总数，$y_i$表示第$i$个样本的实际输出值，$\hat{y_i}$表示第$i$个样本的预测输出值。

MSE是预测值与实际值之间差的平方和的平均值，用于衡量模型的预测能力。在BP神经网络的训练过程中，每一轮迭代都会计算MSE，然后根据MSE的值来更新模型的权重和偏置，从而提高模型的准确性。