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损失函数，在AI中亦称呼距离函数，度量函数。此处的距离代表的是抽象性的，代表真实数据与预测数据之间的误差。损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。
HoOPOE: A Holography-Optimized Perceptual ObjectivE function
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Loud-loss: A Perceptually Motivated Loss Function for Speech Enhancement Based on Equal-Loudness Contours
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3D Gaussian Splatting for Fine-grained Urban Scene Reconstruction via Semantic-guided Density Control and Loss Design
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Orientation Estimation of Cryo-EM Images for Molecules with Arbitrary Symmetry by Semidefinite Programming
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DPG loss functions for learning parameter-to-solution maps by neural networks
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A Dual Cross-Attention Framework for Colposcopic CIN Grading and Swede Score Prediction Using a New Multi-Center Dataset
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Time-o1: Time-Series Forecasting Needs Transformed Label Alignment
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From Documents to Reasoning: A Validated Synthetic Data Pipeline and Semantic-Aware Fine-Tuning for Financial Numerical Reasoning
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Evaluating Loss Functions in Differentiable Out-of-Domain Sound-Matching with Partial Parameter Distance
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UniGeo: Unifying Geometric Guidance for Camera-Controllable Image Editing via Video Models
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Zero-Shot Paragraph-level Handwriting Imitation with Latent Diffusion Models
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Beyond scalar losses: calibrating segmentation models via gradient vector field surgery
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