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Caffe框架中的损失函数有哪些

小樊
79
2024-03-18 11:50:56
栏目: 深度学习

在Caffe框架中,常见的损失函数包括:

  1. Softmax损失函数:用于多分类问题,计算预测值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,计算预测值与真实值之间的欧氏距离。
  3. Hinge损失函数:用于支持向量机(SVM)训练,用于最大化正确分类的边界距离。
  4. Sigmoid Cross-Entropy损失函数:用于二分类问题,计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失。
  5. Smooth L1损失函数:用于回归问题,比欧式距离更平滑,减少异常值对损失函数的影响。

除了上述常见的损失函数,Caffe还支持自定义损失函数,用户可以根据具体的任务需求自定义损失函数。

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