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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。

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。