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标准均方损失通常称为均方误差（Mean Squared Error，MSE），是一种常用的损失函数，主要用于衡量回归问题中模型预测值与实际值之间的差异。其计算公式为：
均方误差通过计算预测值和真实值之间距离的平方并求平均值来衡量模型的优劣。即预测值和真实值越接近，两者的均方差就越小。在深度学习中，MSE被广泛用于训练和评估回归模型。
具体来说，MSE可以理解为在给定数据集或批次数据中，将各个样本的平方差相加并求平均值。这个过程有助于优化模型参数，使模型更好地拟合数据。
总结而言，标准均方损失是衡量回归任务中模型性能的重要指标，其值越小，说明模型对数据的拟合程度越高