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之前讨论的负载均衡损失可能会导致稳定性问题。我们可以使用许多方法来稳定稀疏模型的训练，但这可能会牺牲模型质量。例如，引入 dropout 可以提高稳定性，但会导致模型质量下降。
论文介绍了一种新的监督学习过程，用于由多个独立网络组成的系统，每个网络处理训练集合的子集。这种新方法可以看作是多层监督网络的模块化版本，或者是竞争性学习的关联版本，因此提供了这两种看似不同的方法之间的新联系。
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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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