在Caffe中常用的损失函数包括：
Softmax损失函数（SoftmaxWithLoss）：用于多分类问题，计算分类的交叉熵损失。
Euclidean损失函数（EuclideanLoss）：用于回归问题，计算预测值与真实值之间的欧氏距离。
Hinge损失函数（HingeLoss）：用于支持向量机（SVM）问题，计算分类的合页损失。
Sigmoid交叉熵损失函数（SigmoidCrossEntropyLoss）：用于二分类问题，计算分类的交叉熵损失。
Triplet损失函数（TripletLoss）：用于度量学习问题，计算样本之间的相似性。
Contrastive损失函数（ContrastiveLoss）：用于度量学习问题，计算样本之间的相似性。
这些损失函数可以根据具体的问题选择合适的进行使用。
