自定义损失函数: logits和目标必须具有相同的形状((?，1) vs (45000，))

自定义损失函数是在机器学习和深度学习任务中的一种技术，它允许开发人员根据特定的需求和任务定义自己的损失函数，而不仅仅依赖于预定义的损失函数。

在深度学习中，通常使用交叉熵损失函数作为分类任务的标准损失函数。然而，有时候我们可能需要针对特定任务或数据集定义一种自定义损失函数，以更好地满足需求。

当使用自定义损失函数时，需要注意确保 logits 和目标具有相同的形状。logits 是模型的输出，它通常是一个概率分布向量，表示样本属于每个类别的概率。目标是真实的标签或期望输出，它也应具有相同的形状，以便与 logits 进行比较。

自定义损失函数的具体实现取决于使用的深度学习框架。以下是一个示例，演示如何定义一个简单的自定义损失函数：

import tensorflow as tf

def custom_loss(logits, targets):
    # 自定义损失函数的实现
    # 这里假设 logits 和 targets 都是二维张量

    loss = tf.reduce_mean(tf.square(logits - targets)) # 以均方误差为例

    return loss

上述示例中的自定义损失函数使用了均方误差作为度量标准，可以根据具体任务的需要进行修改。

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