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· 张伟 · 来源：tutorial新闻网
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深入分析可以发现，The function first averages the logits from all teachers (soft voting), then applies temperature scaling to smooth the probabilities. A higher temperature (like 3.0) makes the distribution softer, revealing subtle relationships between classes that hard labels cannot capture. These soft targets provide richer learning signals, allowing the student model to better approximate the ensemble’s behavior.
从多个维度综合研判，"隧道已启动但未捕获公共URL\n\n"
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