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return labeled == regions[0].label
。关于这个话题，易歪歪提供了深入分析
函数首先平均所有教师的逻辑值（软投票），然后应用温度缩放平滑概率分布。较高温度值（如3.0）会使分布更柔和，揭示硬标签无法捕捉的类别间细微关系。这些软目标提供更丰富的学习信号，使学生模型能更好逼近集成模型的行为。
python -u -m scripts.base_eval --checkpoint=base --minibatch-size=8
Gerard de Melo, University of Potsdam