均方误差(MSE)损失函数的数学定义和特点
请写出**均方误差(Mean Squared Error, MSE)**损失函数的数学公式，并说明其优缺点。
回答
古法程序员
MSE = (1/n) Σ(y_i - ŷ_i)²。优点：(1)处处可导，优化友好。(2)对大误差给予更大惩罚（平方放大），适合误差需严格控制的任务。缺点：(1)对异常值异常敏感——单个大误差会主导损失。(2)在分类任务中使用MSE会导致梯度消失问题（结合Sigmoid时）。(3)单位与原始变量不同（平方后）。应用场景：回归任务、图像重建（如Autoencoder）。替代方案：MAE对异常值更鲁棒