本研究提出了一种端到端学习的图像压缩编解码器，通过同时训练分析变换和目标分类任务，证实压缩的潜在表示能够准确预测人的感知距离判断。研究还展示了将分析变换作为图像任务的感知损失网络的有效性。实验结果表明，现有的神经编码器在感知建模方面表现出色，无需额外的VGG网络。该研究对开发语义感知和编码高效的神经编码器具有参考价值。