caffe 的损失函数 loss 原文解析-多个损失函数 loss 网络搭建

caffe的原始的loss的英文描述：

http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/loss.html

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由于caffe支持的是有向无环图的网络结构。所以对于多个损失函数的网络结构也是绝对支持的，文中也说明了这一点：

Loss weights

For nets with multiple layers producing a loss (e.g., a network that both classifies the input using a 

SoftmaxWithLoss

 layer and reconstructs it using a 

EuclideanLoss

 layer), loss weights can be used to specify their relative importance.

此句话说明了这一点。但是此处也详细的说明了：loss_weight 参数的重要性，需要自己不断的实验调参数的。如果参数选取不好，就会导致结果不收敛，参数选取的好就会得到意想不到的结果。

最后也说明了最后输出的是多个损失函数的权重之和。如下：

The final loss in Caffe, then, is computed by summing the total weighted loss over the network, as in the following pseudo-code:

loss := 0
for layer in layers:
  for top, loss_weight in layer.tops, layer.loss_weights:
    loss += loss_weight * sum(top)
           

最后，再次感叹下：神经网络的神通广大，只要你想的到，哪怕上天入地，它就可以做的到，思维的灵感，神经的灵性！