본 논문은 듀얼 모델 가중치 선택과 자기 지식 증류(SKD)를 통합하는 새로운 의료 영상 분류 방법을 제안합니다. 계산 자원 제약으로 인해 대규모 모델 배포가 어려운 현실을 고려하여, 대규모 사전 훈련 모델의 가중치를 활용하여 두 개의 경량 모델을 초기화하는 듀얼 모델 가중치 선택 전략을 사용합니다. 이후 SKD를 적용하여 추가적인 계산 비용 없이 다양한 초기 가중치 구성을 활용하고, 목표 분류 작업에 맞게 미세 조정합니다. 흉부 X-ray 영상, 폐 CT 스캔, 뇌 MRI 스캔 등 공개 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 방법보다 우수한 성능과 견고성을 입증했습니다.
