在Caffe中常用的損失函數包括：
Softmax損失函數（SoftmaxWithLoss）：用于多分類問題，計算分類的交叉熵損失。
Euclidean損失函數（EuclideanLoss）：用于回歸問題，計算預測值與真實值之間的歐氏距離。
Hinge損失函數（HingeLoss）：用于支持向量機（SVM）問題，計算分類的合頁損失。
Sigmoid交叉熵損失函數（SigmoidCrossEntropyLoss）：用于二分類問題，計算分類的交叉熵損失。
Triplet損失函數（TripletLoss）：用于度量學習問題，計算樣本之間的相似性。
Contrastive損失函數（ContrastiveLoss）：用于度量學習問題，計算樣本之間的相似性。
這些損失函數可以根據具體的問題選擇合適的進行使用。
