設計一種更有效的損失函數以提高CIAI的檢測性能，可以考慮以下幾個方面：
結合多種損失函數：除了目前使用的最大均值差異（MMD）和中心損失外，可以引入其他損失函數，如對比損失（Contrastive Loss）或三元組損失（Triplet Loss），以強化不同類別之間的區分度。
動態權重調整：根據模型在訓練過程中的表現，動態調整各個損失項的權重。這樣可以使模型在面對特定類型的攻擊或噪音時，能夠更專注於相關的損失項，從而提高檢測性能。
引入正則化項：在損失函數中加入正則化項，以防止模型過擬合。這可以幫助模型在面對未見的對抗性攻擊和噪音時，保持穩定的檢測性能。
多階段訓練策略：設計多階段的訓練策略，首先使用簡單的損失函數進行初步訓練，然後逐步引入更複雜的損失函數，以提高模型的檢測能力。