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如果一个多层网络用来训练不同的子任务，通常会有强烈的干扰效应，这会导致学习过程变慢和泛化能力差。这种干扰效应的原因在于，当网络试图同时学习多个子任务时，不同任务的学习过程可能会相互干扰。例如，学习一个子任务时对权重的调整可能会影响其他子任务的学习效果，因为这些权重变化会改变其他子任务的reduction。这种相互影响使得网络在处理每个子任务时都试图最小化所有其他子任务的decline。
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为了解决这个问题，论文提出了使用多个模型（即专家，professional）去学习，使用一个门控网络（gating community）来决定每个数据应该被哪个模型去训练，这样就可以减轻不同类型样本之间的干扰。
在稀疏模型中，专家的数量通常分布在多个设备上，每个专家负责处理一部分输入数据。理想情况下，每个专家应该处理相同数量的数据，以实现资源的均匀利用。然而，在实际训练过程中，由于数据分布的不均匀性，某些专家可能会处理更多的数据，而其他专家可能会处理较少的数据。这种不均衡可能导致训练效率低下，因为某些专家可能会过载，而其他专家则可能闲置。为了解决这个问题，论文中引入了一种辅助损失函数，以促进专家之间的负载均衡。