论文通讯作者林宙辰，现任北京大学智能学院、通用人工智能全国重点实验室教授。他的研究领域包括机器学习和数值优化。他已发表论文360余篇，谷歌学术引用超过42,000次。他是IAPR、IEEE、AAIA、CCF和CSIG会士，多次担任CVPR、NeurIPS、ICML等会议的Senior Area Chair，现任ICML Board Member。

论文还进行了消融实验，研究均值对齐和协方差对齐对损失函数性能的贡献。结果表明：仅均值对齐或仅协方差对齐相比 DF 都有改进，而结合两者取得了最佳结果，展示了两者的协同效应。