在Caffe中，常见的损失函数包括：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
