知道BP神经网络的源代码，怎么确定BP神经网络的成本函数是什么？

在BP神经网络中，通常使用均方误差（Mean Square Error，MSE）作为成本函数。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。BP神经网络的目标是通过反向传播算法来最小化MSE，从而提高模型的准确性。

在BP神经网络的训练过程中，每一轮迭代都会计算成本函数，然后根据成本函数的值来更新模型的权重和偏置。具体来说，反向传播算法会根据MSE的梯度来计算每个神经元的误差，并将误差从输出层向输入层传播，最终更新模型的参数。

因此，确定BP神经网络的成本函数通常是很容易的，因为MSE是BP神经网络的标准成本函数。