Tensorflow中的均方误差损失函数

在机器学习任务中，我们需要找到一个在预测结果和真实结果之间的差异度量方法。其中，均方误差（Mean Squared Error，MSE）是最常用的方法之一。在Tensorflow中，可以通过使用tf.keras.losses.MeanSquaredError()来实现。

如果要手动计算均方误差，可以使用tf.reduce_mean()函数来完成。具体而言，tf.reduce_mean(y_true - y_predicted)**2计算出每个样本的损失，tf.reduce_mean()则将它们的平均值作为最终的损失。所以，tf.reduce_mean(y_true,y_predicted) - CSS表示的是模型的预测值与真实值之间的均方误差。

代码示例：

import tensorflow as tf
y_true = tf.constant([1, 2, 3]) # 真实值
y_predicted = tf.constant([2, 3, 4]) # 预测值
mse_loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_predicted)) # 计算均方误差
print('MSE loss: ', mse_loss.numpy()) # 输出MSE值

输出结果：

MSE loss:  1.0

其中，均方误差值为1.0。

需要注意的是，均方误差可能会受到离群值（Outliers）的影响而过于敏感。在一些情况下，我们可能需要使用一些其它的损失函数来替代均方误差。