소프트 동적 시간 워핑
시계열 데이터 간의 유사도를 측정하기 위해 미분 가능한 방식으로 정렬 비용을 계산하는 손실 함수이다. 기존 DTW와 달리 모든 가능한 정렬 경로를 고려하여 부드러운 최솟값을 구하므로 딥러닝 모델의 역전파 학습에 적합하다.