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Teacher-Student Setup是一个经典的机器学习框架，包含两个核心角色：

1. • 教师模型 (Teacher Model)：

     • 通常是一个更大、更强、已经训练好（或正在训练）的模型。
     • 它对问题有很好的理解，性能优秀。
     • 它的作用是为学生提供“指导”。

   • 学生模型 (Student Model)：

     • 通常是一个更小、更轻量级的模型。
     • 它的目标是学习教师的能力，最终在性能上接近甚至超越教师（在特定任务上）。
     • 学生不仅从真实标签 (hard labels) 中学习，还会从教师的输出 (soft labels) 中学习。

2. 教师如何“教”学生？—— 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)
   这是最核心的机制：

   • Hard Labels (硬标签)：原始数据中的正确答案，比如图片是“猫”，标签就是 [0, 1, 0]。
   • Soft Labels (软标签)：教师模型输出的概率分布。例如，对于一张猫的图片，教师可能输出 [0.05 (狗), 0.9 (猫), 0.05 (虎)]。这个分布包含了教师的“思考过程”——它知道这张图非常像猫，但也有一点点像狗和虎。
   • 学习过程：学生模型的损失函数（Loss Function）通常由两部分组成：
     1. 一部分是与真实标签计算的损失（如交叉熵）。
     2. 另一部分是与教师的软标签计算的损失，目标是让学生的输出分布与教师的输出分布尽可能相似。