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目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多，下面以keras官网手册的为例。
在官方keras.io里面，有如下资料：
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mean_squared_error或mse
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mean_absolute_error或mae
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mean_absolute_percentage_error或mape
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mean_squared_logarithmic_error或msle
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squared_hinge
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hinge
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binary_crossentropy（亦称作对数损失，logloss）
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categorical_crossentropy：亦称作多类的对数损失，注意使用该目标函数时，需要将标签转化为形如
(nb_samples, nb_classes)的二值序列 -
sparse_categorical_crossentrop：如上，但接受稀疏标签。注意，使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同，你可能需要在标签数据上增加一个维度：
np.expand_dims(y,-1) -
kullback_leibler_divergence:从预测值概率分布Q到真值概率分布P的信息增益,用以度量两个分布的差异.
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cosine_proximity：即预测值与真实标签的余弦距离平均值的相反数