神经网络中mse的计算公式

在神经网络中，MSE（Mean Squared Error）是一种常用的损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。其计算公式如下：

MSE = (1/n) * Σ(y - ŷ)^2

其中，n表示样本数量，y表示真实值，ŷ表示模型的预测值。Σ表示对所有样本求和。

MSE的计算步骤如下：
1. 对于每个样本，计算真实值与预测值之差的平方。
2. 将所有样本的差的平方求和。
3. 将求和结果除以样本数量n，得到平均值。

MSE越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型的拟合效果越好。