在深度学习中，衡量模型预测值与真实值之间差距至关重要，而均方误差（MSE, Mean Squared Error）便是常用的一种损失函数。在PyTorch中，我们可以使用`nn.MSELoss`轻松实现这一功能！💪

什么是MSELoss？

简单来说，MSELoss计算的是预测值和真实值之间差值的平方平均值。公式如下：

\[

\text{MSE} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2

\]

其中，\( y_i \) 是真实值，\( \hat{y}_i \) 是预测值，\( N \) 是样本数量。这个函数非常适合回归任务，比如房价预测或温度预测等场景。🎯

如何使用`nn.MSELoss`？

代码实现非常简洁直观：

```python

import torch

import torch.nn as nn

初始化MSELoss

criterion = nn.MSELoss()

示例数据

preds = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])

labels = torch.tensor([1.0, 2.5, 2.8])

计算损失

loss = criterion(preds, labels)

print(f"当前MSE Loss: {loss.item()}")

```

注意事项

虽然MSELoss强大，但也需注意其对异常值较为敏感，可能需要结合其他正则化手段优化模型表现哦！🧐

快去试试吧！🚀