differentiable-loss

本文介绍了一种基于随机场理论中Rice水平穿越密度的可微训练目标，它作为隐式神经表示的无网格高频辅助损失。无需网格或FFT，并提高了在非均匀样本上的性能。

一个轻量级 MLP 通过将可微的 Anny 人体模型前向传播嵌入训练损失中，从 8 个问卷输入预测 58 个人体形态参数，强制执行精确的身高/体重/质量约束，并将质量误差相比岭回归降低 10 倍。