Caffe 损失函数详解 📚

Caffe 框架中损失函数是训练模型的核心组件，用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。以下是常见损失函数及其应用场景：

1. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）

用于分类任务，计算概率分布之间的差异

- **公式**：$ L = -\sum_{i} y_i \log(\hat{y}_i) $ - **特点**：对类别不平衡敏感，常用于多分类问题 - **扩展阅读**：[Caffe 官方文档 - 损失层详解](/community/abc_compute_forum/docs/caffe-loss-layers)

2. 均方误差（Mean Squared Error）

用于回归任务，计算预测值与真实值的平方差

- **公式**：$ L = \frac{1}{n} \sum_{i} (y_i - \hat{y}_i)^2 $ - **特点**：对异常值敏感，适用于连续输出场景

3. 分类交叉熵（Softmax Loss）

结合 Softmax 激活函数的分类损失

- **应用场景**：图像分类、目标检测 - **参数配置**：需指定 `loss_type` 为 `SoftmaxWithLoss`

4. 其他损失函数

损失类型	适用场景	特点
Hinge Loss	分类任务	用于支持向量机等模型
Log Loss	二分类任务	与交叉熵损失类似
Dice Loss	分割任务	对小样本区域更敏感

💡 损失函数的选择直接影响模型训练效果，建议根据任务类型和数据特性进行实验对比

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