功能: 设置损失函数

格式: NetOptSetLossFun(opt, fun)

opt : 由{NetCreateOptimier<矩阵运算\NetCreateOptimier>}创建的求解器
fun : 字符串存储的函数类型

说明:
1、执行成功返回1
2、fun主要支持如下函数(下面y[i]表示样本输出的第i个节点, a[i]表示对应样本需要预测输出的第i个值)
Squared Error: 误差平方和, 定义误差形式为
$$e = \dfrac{1}{2} \sum_{i=1}^n (y_i-a_i)^2$$
Abs   Error  : 误差绝对值和, 定义误差形式为 
$$e = \sum_{i=1}^n |y_i - a_i|$$
Cross Error  : 交叉熵误差, 定义误差形式为
$$e = -\sum_{i=1}^n(a_i\log(y_i) - (1-a_i)\log(1 - y_i))$$
Cross Error2 : 交叉熵误差, 定义误差形式为
$$e = -\sum_{i=1}^n(a_i\log(y_i))$$
Hinge Error  : 最大分类误差函数, 常用于SVM, 定义误差形式为
$$e = \sum_{i=1}^n \mathbf{max}(0, 1 - y_ia_i)$$
Cosine Error : 余弦相似度误差, 定义误差形式为
$$e = 1 - \cos(\angle(y,a))$$

例子:

NetOptSetLossFun(opt, "Squared Error");//这里对opt使用误差平方和作为损失函数