tensorflow的7中经典损失函数
1：交叉熵：它描述两个概率分布之间的距离，当交叉熵小时说明两者之间越接近，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数
2：回归问题中常用的均方误差MSE
回归问题解决的是具体数值的预测，比如放假预测、销售预测等都是回归问题，这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意的实数，解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。
3：自定义损失函数
输出：[4.0,3.0,3.0,4.0]
对于动量、adama、adagrade等以后再补充