在深度学习中，均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异程度。通过计算平方误差的均值，MSE能够有效地反映模型的拟合效果，并被广泛应用于回归问题中。

在神经网络训练过程中，我们通常会将模型的输出与真实标签进行比较，然后利用损失函数来度量它们之间的差距。MSE作为一种常见的损失函数，其计算方式相对直观简单：首先计算每个样本预测值与真实值之间的差异，然后将这些差异的平方求和并取平均值，即可得到MSE。

具体而言，对于一个包含n个样本的数据集，假设模型的预测结果为(\hat{y}_i)，真实标签为(y_i)（i = 1, 2, ..., n），那么MSE的计算公式如下：

[ \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - y_i)^2 ]

通过上述公式，我们可以很容易地计算出整个数据集上的MSE值。数学上，MSE还有其他重要性质，比如凸性，这使得它成为了优化问题中的一个有力工具。

在实际应用中，当我们训练深度学习模型时，优化目标通常是最小化损失函数，即使MSE。通过反向传播算法，我们可以根据MSE计算出的梯度信息来更新模型参数，不断优化模型以提高预测的准确性。

总之，均方误差损失函数在深度学习中扮演着重要的角色，它简单而直观地度量了模型预测值与真实值之间的差异，帮助我们监督模型的训练过程，提高模型的泛化能力。