既存の損失関数と比較した際、Adaptive Focal Loss（AFL）が持つ利点は以下の通りです。
AFLは、「gradient swamping」と呼ばれる問題へ柔軟かつ効果的に対処することができる。
AFLでは、「difficulty-equal」性質から「difficulty-oriented」性質へ容易に移行可能であり、学習戦略調整能力が高い。
AFLは他の損失関数（例：BCE, FL, PL等）よりも優れたバランス感覚を持ち、「ambiguous pixels」へ十分注意しつつ極端困難ピクセル以上集中せず全体的安定性保持可能。
これらの特徴から見てもAFLは画像セグメンテーションタスクやその他領域でも有益な利用価値がある損失関数だと言えます。