特徴量損失（Feature Loss）を使用してネットワーク最適化を高次レベルで導くことは重要です。通常のRGBおよび深度損失だけでは一部の重要で見逃されがちな詳細情報まで学習しない可能性があります。そのため、特徴量損失は中間フィーチャへ直接監督信号を提供することで、シーン表現が重要な詳細情報を保持するよう誘導します。これにより、シーン表現は大切な詳細情報も含めて保持し続けることが可能です。