就是先让不同的expert单独计算loss，然后再加权求和得到总体的loss。这意味着，每个expert在处理特定样本的目标是独立于其他expert的权重。尽管仍然存在一定的间接耦合（因为其他expert权重的变化可能会影响门控网络分配给expert的score）。如果门控网络和expert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expert。当一个expert在给定样本上的的loss小于所有expert的平均loss时，它对该... https://isvevizyon.com/kensington-heights-miller-holdingden-ganada-luks-konut-projesi/