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Caffe中的损失函数怎么用

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Caffe中的损失函数解析

导言

在有监督的机器学习中,需要有标签数据,与此同时,也需要有对应的损失函数(Loss Function)。
Caffe中,目前已经实现了一些损失函数,包括最常见的L2损失函数,对比损失函数,信息增益损失函数等等。在这里做一个笔记,归纳总结Caffe中用到的不同的损失函数,以及分析它们各自适合的使用场景。

欧式距离损失函数(Euclidean Loss)
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对比损失函数(Contrastive loss)
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铰链损失函数(Hinge Loss)
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信息增益损失函数(InformationGain Loss)
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多项式逻辑损失函数(Multinomial Logistic Loss)
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Sigmoid 交叉熵损失函数(Sigmoid Cross Entropy Loss)
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Softmax+损失函数(Softmax With Loss)
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总结

欧式距离损失函数:一般适用于回归问题,特别是回归的值是实数的时候。
对比损失函数:用来训练siamese网络时候。
Hinge loss:在一对多的分类中应用,类似于SVM
多项式逻辑损失函数:一般在一对多的分类任务中应用,直接把预测的概率分布作为输入。
sigmoid交叉熵损失函数:预测目标概率分布。
softmax+损失函数:在一对多分类中的应用。

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