在Caffe中，Loss Layer的作用是計算網絡輸出與真實標簽之間的損失值，用于衡量網絡輸出和真實標簽之間的差異。在訓練過程中，通過最小化Loss值來調整網絡的權重參數，從而使網絡的輸出更接近于真實標簽，提高網絡的準確性和性能。Loss Layer通常是網絡的最后一層，不參與反向傳播計算梯度，但是它的Loss值會被反向傳播到網絡的前面層，用于更新網絡的參數。Loss Layer的選擇和設計對網絡的訓練效果和性能有很大的影響，需要根據具體的任務和數據集進行選擇和調整。
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