where \(\lambda _1, \lambda _2\)  are the relative weights learned during training considering the difference in magnitude between losses by consolidating the log standard deviation [1]}, [2]}. \(L^{st}\)  and \(L^{dec}\)  are the respective negative log-likelihood losses of the similarity threshold and hybrid decoder modules. These losses are defined as:
\(\begin{split}&L^{st} = - \sum _{j=1}^{2d} log p(y_{j}^{(st)} | x), \\&L^{dec} = - \sum _{k=1}^{m} log p(y_{k}^{(dec)} | x),\end{split}\) 

где \(\lambda _1, \lambda _2\) - относительные веса, полученные в процессе обучения, учитывающие разницу в величине между потерями путем пр consolidaing the log standard deviation [1]}, [2]}. \(L^{st}\) и \(L^{dec}\) - соответствующие отрицательные потери относительно логарифма правдоподобия модулей порога сходства и гибридного декодера. Эти потери определяются следующим образом:

\(\begin{split}&L^{st} = - \sum _{j=1}^{2d} log p(y_{j}^{(st)} | x), \\&L^{dec} = - \sum _{k=1}^{m} log p(y_{k}^{(dec)} | x),\end{split}\)