연구진이 개념 기반 모델(CB)과 신경망(NN)의 장점을 결합한 SynCB 프레임워크를 개발했어요. SynCB는 입력 데이터에 따라 두 가지 브랜치를 동적으로 선택하는 라우팅 모듈을 활용합니다.
기존 모델과 달리 SynCB는 두 브랜치의 예측을 분리하고 라우팅 모듈을 통해 조정하며, 두 브랜치 간 정보 공유를 가능하게 합니다.
5개 데이터셋에서 SynCB는 기존 모델 대비 최대 3.9%p의 정확도 향상과 인간 개입에 대한 더 빠른 반응성을 보여줬어요.