计算纵向泊松分布损失的注释与代码不一致

[qinghe-jingxing]

Describe the bug
在纵向联邦泊松分布损失的计算中，注释写的损失函数和实际代码计算的损失函数不同，注释的损失函数比代码和理论上的损失函数多计算了一次指数。

位置：hetero_poisson_gradient_and_loss.py第80行
详情： Compute hetero poisson loss:
loss = sum(exp(mu_g)*exp(mu_h) - y(wx_g + wx_h) + log(exposure))
loss函数中第一部分exp(mu_g)*exp(mu_h)
mu_g=exp(wx_g),第一部分就变成了exp(exp(wx_g))exp(exp(wx_h))
实际代码中 loss_mu = self.forwards.join(host_mu, lambda g, h: g * h).reduce(reduce_add)，没有对mu_h和mu_g再计算指数。
因此代码注释可能是 loss = sum(mu_gmu_h - y(wx_g + wx_h) + log(exposure))或 loss = sum(exp(wx_g)*exp(wx_h) - y(wx_g + wx_h) + log(exposure))

[nemirorox]

多谢指正，我们计划在近期修改这部分注释代码，可以关注相关pr #5282