Caffe中的損失函數(shù)適用于深度學(xué)習(xí)中的分類任務(wù)，用于衡量模型輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。常見的損失函數(shù)包括Softmax損失函數(shù)、Sigmoid交叉熵?fù)p失函數(shù)、Euclidean損失函數(shù)等。這些損失函數(shù)能夠幫助模型學(xué)習(xí)正確的分類邊界，提高分類準(zhǔn)確率。
億速云公眾號(hào)
手機(jī)網(wǎng)站二維碼
