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就是先让不同的qualified单独计算loss，然后再加权求和得到总体的loss。这意味着，每个professional在处理特定样本的目标是独立于其他specialist的权重。尽管仍然存在一定的间接耦合（因为其他pro权重的变化可能会影响门控网络分配给professional的score）。如果门控网络和specialist都使用这个新的loss进行梯度下降训练，系统倾向于将每个样本分配给一个单一specialist。当一个qualified在给定样本上的的reduction小于所有pro的平均reduction时，它对该样本的门控rating会增加；当它的表现不如平均decline时，它的门控score会减少。这种机制鼓励qualified之间的竞争，而不是合作，从而提高了学习效率和泛化能力。下面是一个示意图：

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论文指出，门控网络倾向于收敛到一种状态，总是为相同的几个专家产生大的权重。这种不平衡是自我强化的，因为受到青睐的专家训练得更快，因此被门控网络更多地选择。这种不平衡可能导致训练效率低下，因为某些专家可能从未被使用过。

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