在Caffe中，Loss Layer的作用是计算网络输出与真实标签之间的损失值，用于衡量网络输出和真实标签之间的差异。在训练过程中，通过最小化Loss值来调整网络的权重参数，从而使网络的输出更接近于真实标签，提高网络的准确性和性能。Loss Layer通常是网络的最后一层，不参与反向传播计算梯度，但是它的Loss值会被反向传播到网络的前面层，用于更新网络的参数。Loss Layer的选择和设计对网络的训练效果和性能有很大的影响，需要根据具体的任务和数据集进行选择和调整。
