UNSURE方法的核心在於其對於預期散度的約束，這使得它在處理未知噪聲水平的情況下仍能保持良好的表現。要將UNSURE方法推廣到其他損失函數，例如感知損失，可以考慮以下幾個步驟：
損失函數的整合：感知損失通常基於特徵空間的相似性，而不是直接的像素值比較。可以將UNSURE的框架與感知損失結合，通過在特徵空間中計算重建圖像與原始圖像之間的感知損失，來增強重建的視覺效果。
多重損失的優化：在損失函數中同時引入UNSURE損失和感知損失，形成一個加權損失函數。這樣可以在保持重建性能的同時，提升圖像的視覺質量。具體來說，可以設計一個形式為：
[
\ ext{Loss} = \\alpha \\cdot \ ext{UNSURE} + (1 - \\alpha) \\cdot \ ext{Perceptual Loss}
]
其中，(\\alpha)是權重參數，用於平衡兩者的影響。
實驗與調整：在實際應用中，通過實驗來調整損失函數的權重，觀察不同權重下的重建效果，從而找到最佳的平衡點。
這樣的推廣不僅能夠提升重建圖像的視覺效果，還能保持UNSURE方法在處理未知噪聲水平時的優勢。