除了基於困惑度的樹損失函數，還有幾種其他損失函數可以更好地捕捉策略樹的結構信息：
結構相似性損失（SSIM）：這種損失函數專注於捕捉圖像或結構之間的相似性，能夠有效地評估生成的策略樹與真實策略樹之間的結構差異。
圖卷積網絡（GCN）損失：利用圖卷積網絡來捕捉策略樹的結構特徵，通過設計特定的損失函數來最小化生成樹與真實樹之間的結構差異。
基於樹的距離度量：可以設計特定的距離度量來評估兩棵樹之間的相似性，例如樹編碼距離或樹編輯距離，並將其作為損失函數的一部分，以促進生成樹的結構一致性。
多任務學習損失：通過設計多任務學習框架，將策略樹生成與其他相關任務（如行為預測）結合，從而引入額外的結構信息，提升生成策略樹的質量。