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Hyperloss: Learnable Loss & Quantum Regimes

Updated 5 July 2026
  • Hyperloss is a framework where loss functions are treated as trainable variables, enabling adaptive optimization and calibration in various applications.
  • In machine learning, it includes techniques like learning likelihood parameters, proper loss functions via Bregman divergences, and automatic symbolic loss generation.
  • In quantum optics, hyperloss describes a regime where coherent spatial-mode mixing causes apparent loss of squeezing to exceed conventional beam-splitter limits.

1111 1111^ 1111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111^ 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 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(Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111^( loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 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loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111^ 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111^ 1111 1111^ 1111 OR ti:\111111 1111^ 1111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^( loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111^ 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 OR ti:\111111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 OR ti:\111111 1111^ 1111 1111 OR ti:\111111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^( loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^( loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111^ 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111^ 1111 1111 OR ti:\111111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 OR ti:\111111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 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1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 1111 OR ti:\111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^( loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^ 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^( loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111^( loss learning (Hamilton et al., 2020, Nock et al., 2020, Grebien et al., 23 Mar 2026)111111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111

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