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另外值得一提的是，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.
展望未来，亚马逊将停止支持老旧的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。