نُقدِّم دالة خسارة جديدة تُسمَّى "دالة الخسارة التبادلية" (Covariance Loss)، والتي تُعتبر مكافئة مفاهيمياً لعمليات التوليد الشرطيّة العصبية (Conditional Neural Processes)، وتحظى بشكل من أشكال الت régularisation، مما يجعلها قابلة للتطبيق على العديد من أنواع الشبكات العصبية. وباستخدام دالة الخسارة المقترحة، تتأثر التحويلات من المتغيرات المدخلة إلى المتغيرات المستهدفة بشكل كبير بعوامل الاعتماد بين المتغيرات المستهدفة، فضلاً عن المتوسطات النشطة ومتوسطات الاعتماد بين المتغيرات المدخلة والمتغيرات المستهدفة. وتمكّن هذه الصفة الشبكات العصبية الناتجة من أن تكون أكثر مقاومةً للملاحظات الضوضائية، وأن تستعيد الاعتماد المفقود من المعلومات السابقة. ولإثبات صحة الدالة المقترحة، نُجري مجموعات واسعة من التجارب على مجموعات بيانات واقعية باستخدام نماذج حديثة ومتقدمة، ونناقش المزايا والعيوب المرتبطة بدالة الخسارة التبادلية المُقترحة.