这个 deepmatch.utils.sampledsoftmaxloss 的实现是有意为之吗？还是说仅仅是个错误

[LebranceBW]

在调用这个 Loss 进行训练时，发现完全不收敛。翻看源码才发现其实现如下：
deepmatch/utils.py#

def sampledsoftmaxloss(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)

如果这是个失误，我可以提一个 PR 来修复它（用 tensorflow 中带的 loss）

[Tiandooo]

我也以为这里错了，但是好像没有错。
YoutubeDNN的最后一层SampledSoftmaxLayer已经计算好了softmax的loss，输出的shape为[batch_size, 1]，直接reduce_mean即可，这里没有问题。

[LebranceBW]

我也以为这里错了，但是好像没有错。 YoutubeDNN的最后一层SampledSoftmaxLayer已经计算好了softmax的loss，输出的shape为[batch_size, 1]，直接reduce_mean即可，这里没有问题。

如果真的是这样的话，这个方法应该放到 YoutubeDNN 的包里，作为一个私有成员存在，而不应该放到 utils 里公开。