交差エントロピーを改良する損失関数として、OPLを提案した。ミニバッチ内部で、特徴ベクトル同士のコサイン類似度を使用して定義され、クラス間の直交性を確保する方向に作用する。

CIFAR-100及びImageNetのデータセットで評価を行い、OPLが正解率を向上させる結果。加えて、ラベルノイズが含まれる場合、敵対的攻撃へのロバスト性の評価、PACSデータセットによるドメイン一般化及びFew-Shot学習においても、損失関数へのOPL追加が有効な結果。

幅広い実験で効果を示したため通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/kahnchana/opl )が公開されている。