Caffe中的損失函數適用于深度學習中的分類任務，用于衡量模型輸出與真實標簽之間的差異。常見的損失函數包括Softmax損失函數、Sigmoid交叉熵損失函數、Euclidean損失函數等。這些損失函數能夠幫助模型學習正確的分類邊界，提高分類準確率。
