Caffe中的損失函數(shù)怎么用

發(fā)布時間：2021-12-28 17:44:18 來源：億速云閱讀：165 作者：小新欄目：大數(shù)據(jù)

這篇文章主要為大家展示了“Caffe中的損失函數(shù)怎么用”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Caffe中的損失函數(shù)怎么用”這篇文章吧。

Caffe中的損失函數(shù)解析

導(dǎo)言

在有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)中，需要有標(biāo)簽數(shù)據(jù)，與此同時，也需要有對應(yīng)的損失函數(shù)（Loss Function）。
在Caffe中，目前已經(jīng)實現(xiàn)了一些損失函數(shù)，包括最常見的L2損失函數(shù)，對比損失函數(shù)，信息增益損失函數(shù)等等。在這里做一個筆記，歸納總結(jié)Caffe中用到的不同的損失函數(shù)，以及分析它們各自適合的使用場景。

歐式距離損失函數(shù)（Euclidean Loss）

對比損失函數(shù)（Contrastive loss）

鉸鏈損失函數(shù)（Hinge Loss）

信息增益損失函數(shù)（InformationGain Loss）

多項式邏輯損失函數(shù)（Multinomial Logistic Loss）

Sigmoid 交叉熵?fù)p失函數(shù)（Sigmoid Cross Entropy Loss）

Softmax+損失函數(shù)(Softmax With Loss)

總結(jié)

歐式距離損失函數(shù)：一般適用于回歸問題，特別是回歸的值是實數(shù)的時候。
對比損失函數(shù)：用來訓(xùn)練siamese網(wǎng)絡(luò)時候。
Hinge loss：在一對多的分類中應(yīng)用，類似于SVM。
多項式邏輯損失函數(shù)：一般在一對多的分類任務(wù)中應(yīng)用，直接把預(yù)測的概率分布作為輸入。
sigmoid交叉熵?fù)p失函數(shù)：預(yù)測目標(biāo)概率分布。
softmax+損失函數(shù)：在一對多分類中的應(yīng)用。

以上是“Caffe中的損失函數(shù)怎么用”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！

向AI問一下細(xì)節(jié)