
의료 기반 모델의 성능과 효율성을 높이기 위해 저차원 전문가 모듈과 효율적인 지식 분리 컨볼루션을 통해 기반 모델을 다수의 경량 전문가 모델로 분해하는 방법을 제안한다.


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의료 기반 모델을 위한 저차원 지식 분해


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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.
