經典損失函式——均方誤差(MSE)
與分類問題不同，迴歸問題解決的是對具體數值的預測，eg：房價預測，銷量預測，流量預測等
均方誤差的定義：均方誤差
#y代表輸出答案，y_代表標準答案
mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))但在實際問題中往往均方誤差並不能很好的表達問題，比如預測銷量，賣衣服，貨物成本一件100元，商品利潤一件20。那此時多預測一個虧100，少預測一個少掙20。所以這裡面有一個權重在裡面，根據具體問題去定義偏向多進貨還是偏向少進貨。這時候往往需要根據實際問題在MSE的基礎上自定義損失函式。
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