在Caffe中，常見的損失函數包括：
- Softmax損失函數：用于多分類問題，計算模型輸出與真實標簽之間的交叉熵損失。
- Euclidean損失函數：用于回歸問題，計算模型輸出與真實標簽之間的歐氏距離。
- Hinge損失函數：用于支持向量機(SVM)問題，計算模型輸出與真實標簽之間的間隔。
- Sigmoid交叉熵損失函數：用于二分類問題，計算模型輸出與真實標簽之間的交叉熵損失。
- Contrastive損失函數：用于孿生網絡模型中的對比學習問題，計算兩個輸入樣本之間的相似性損失。
- Triplet損失函數：用于孿生網絡模型中的三元組學習問題，計算錨樣本與正負樣本之間的距離差異。
- Multinomial Logistic Loss：用于多標簽分類問題，計算模型輸出與真實標簽之間的多項邏輯損失。
這些損失函數在Caffe中均有實現，并且可以根據具體任務選擇合適的損失函數進行訓練。
