MSE是均方误差（Mean Squared Error）的缩写，它是一种衡量数据预测模型性能的度量方式。在机器学习和深度学习中，MSE用于量化模型预测值与真实值之间的偏差，从而评估模型的精度和准确性。MSE的计算方法是将每个样本预测值与实际值之差的平方求和，然后除以样本数量，得到平均误差的大小。一个较小的MSE值通常表示模型的预测能力较强。

MSE在回归模型的参数优化、模型选择、模型比较等任务中被广泛使用。此外，MSE也可以作为损失函数，在机器学习回归模型（如线性回归）中帮助优化模型参数