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Caffe中的損失函數適用于什么場景

小樊
49
2024-03-30 19:09:04
欄目: 深度學習

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。

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