Caffe中的损失函数有哪些常见的选择

在Caffe中，常见的损失函数包括：

1. Softmax损失函数：用于多分类问题，计算模型输出与真实标签之间的交叉熵损失。
2. Euclidean损失函数：用于回归问题，计算模型输出与真实标签之间的欧氏距离。
3. Hinge损失函数：用于支持向量机(SVM)问题，计算模型输出与真实标签之间的间隔。
4. Sigmoid交叉熵损失函数：用于二分类问题，计算模型输出与真实标签之间的交叉熵损失。
5. Contrastive损失函数：用于孪生网络模型中的对比学习问题，计算两个输入样本之间的相似性损失。
6. Triplet损失函数：用于孪生网络模型中的三元组学习问题，计算锚样本与正负样本之间的距离差异。
7. Multinomial Logistic Loss：用于多标签分类问题，计算模型输出与真实标签之间的多项逻辑损失。

这些损失函数在Caffe中均有实现，并且可以根据具体任务选择合适的损失函数进行训练。

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