均方误差

平方惩罚，因此大误差被放大，对离群点敏感度更高进而更倾向被离群点拉动。

平滑可导，因此梯度下降更容易收敛

统计上对应预测误差的均值估计（最小化平方偏差）

何时选择MSE

当大误差比小误差更不可接受时，需要对大误差进行更强的惩罚
在训练时倾向于使用梯度下降，MSE的平方项保证了损失函数的平滑可导

MSE用平方度量误差，对大误差更加敏感并且优化过程光滑，具体任务对“均衡性”或者“惩罚大误差”有需求时可以选择