caffe之(五)loss层

末蓝、 2021-07-16 23:53 354阅读 0赞

在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍loss层

# 1. loss层总述 #

下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件中）

layer {
      name: "loss"
      type: "SoftmaxWithLoss"  //loss fucntion的类型
      bottom: "pred"  //loss fucntion的输入数据blob，即网络的预测值lable
      bottom: "label"  //loss function的另外一个输入数据blob，即数据集的真实label
      top: "loss" //loss的输出blob，即分类器的loss 值
    }

# 2. loss function类型 #

粗略地讲，loss function是用来衡量估计值和真实值之间的误差情况的；在caffe中，包含了常用的loss function，目前主要有以下几种：

【Loss drives learning by comparing an output to a target and assigning cost to minimize. The loss itself is computed by the forward pass and the gradient w.r.t. to the loss is computed by the backward pass.】

（1）softmax：图像多类分类问题中主要就是用它

*  Layer type: **`SoftmaxWithLoss`**

`（2）`Sum-of-Squares / Euclidean：主要用在线性回归中

*  Layer type: **`EuclideanLoss`**

`（3）`Hinge / Margin：主要用在SVM分类器中

*  Layer type: **`HingeLoss`**

（4）Sigmoid Cross-Entropy

*  Layer type: **SigmoidCrossEntropyLoss**

（5）Infogain

*  Layer type: **InfogainLoss**

参考：caffe tutorial

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