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#520
summarized by : Motokawa Tetsuya
どんな論文か？
Vision系のタスクでロバスト性を向上させるための適応的な汎用loss関数の定式化
新規性
既存のloss関数ではロバスト性に関するパラメータは1つだけなのに対して、本手法では2つのパラメータを導入している
結果
教師なしの深度推定と、画像生成のためのVAEに用いるニューラルネットワークの学習性能を改善
その他（なぜ通ったか？等）
式変形が追いやすい
理論的側面のみでなく、実験セクションも豊富
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