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這篇文章主要為大家展示了“Caffe中的損失函數怎么用”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Caffe中的損失函數怎么用”這篇文章吧。
在有監督的機器學習中，需要有標簽數據，與此同時，也需要有對應的損失函數（Loss Function）。
在Caffe中，目前已經實現了一些損失函數，包括最常見的L2損失函數，對比損失函數，信息增益損失函數等等。在這里做一個筆記，歸納總結Caffe中用到的不同的損失函數，以及分析它們各自適合的使用場景。
歐式距離損失函數：一般適用于回歸問題，特別是回歸的值是實數的時候。
對比損失函數：用來訓練siamese網絡時候。Hinge loss：在一對多的分類中應用，類似于SVM。
多項式邏輯損失函數：一般在一對多的分類任務中應用，直接把預測的概率分布作為輸入。sigmoid交叉熵損失函數：預測目標概率分布。softmax+損失函數：在一對多分類中的應用。
以上是“Caffe中的損失函數怎么用”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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