MSE并不是越大越好，而是越小越好。MSE即均方误差，其值越小意味着预测值与实际值之间的差异越小，模型的准确性越高。理论上，MSE越小，模型表现越佳。然而，由于神经网络在逼近解析表达式的迭代过程中，无法实现绝对零误差，因此实际应用中需根据具体工程需求确定误差范围。例如，对于某些高精度要求的应用...
MSE并非越大越好，而是越小越好。MSE指的是均方误差，显然越小越好。这里没有绝对的标准，零偏差自然是最佳状态。然而，神经网络本身存在致命缺陷，因为它是对解析表达式的迭代收敛逼近，因此不可能达到零误差。这意味着MSE无法完全为零。因此，只能根据用户的工程技术要求来判断，误差指标应小于工程误差范围。