의료 기반 모델의 성능과 효율성을 높이기 위해 저차원 전문가 모듈과 효율적인 지식 분리 컨볼루션을 통해 기반 모델을 다수의 경량 전문가 모델로 분해하는 방법을 제안한다.
의료 기반 모델의 일반적인 특징 추출 능력에도 불구하고, 특정 과제에서의 성능은 여전히 과제 특화 방법에 미치지 못한다. 이 논문은 "지식 분해"라는 새로운 관점을 제안하여 특정 의료 과제의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해 저차원 전문가 모듈과 효율적인 지식 분리 합성곱을 도입하여 기반 모델을 다수의 경량 전문가 모델로 분해한다.