Некоторые преимущества использования MSE (среднеквадратичной ошибки) в качестве функции потерь при обучении моделей:

• Дифференцируемость. 13 Это важно для алгоритмов оптимизации, которые полагаются на производные для обновления параметров модели. 1
• Неотрицательное значение. 1 0 указывает на идеальное соответствие между прогнозами и истинными значениями. 1 Это свойство обеспечивает простую интерпретацию и сравнение различных моделей. 1
• Чувствительность к ошибкам. 3 MSE учитывает не только наличие ошибок, но и их величину, что делает метрику более чувствительной к большим ошибкам. 3

Минимизируя MSE, модель обучается выдавать выходные данные, максимально приближённые к фактическим значениям. 5