本研究解决了深度学习图像隐写中损失函数权重固定导致的重要性与训练过程不关联的问题。提出的TSCL方法通过两个阶段的课程学习调度器平衡多种损失，显著提升了隐写质量、解码准确性和安全性。实验结果表明，该方法在多项公开数据集上表现优越，具有重要的应用潜力。

本文综述序列标注与课程学习：序列标注通过辅助训练目标、字级知识结合语言模型、图卷积编码和知识蒸馏提升性能；课程学习中TSCL框架与逐级加难训练改进对话匹配和MultiWoZ任务，但语言学课程对语言模型预训练效果有限。