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? 朱晓林记者 梁向阳 摄
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www.17c.com.gov.cn论文中还提出了一个理论结果：只要学生模型与教师模型有相同的初始化，那么在对老师输出的数据进行一次梯度下降更新后，学生不会在老师的损失函数下偏离更远，无论输入给老师的数据分布如何。例如，如果教师模型经过使用促进“喜爱猫头鹰”的损失函数的微调，那么即使学生模型在一个与之无关的数据集上、使用与之无关的损失函数进行蒸馏，学生模型仍会表现出更强的“喜爱猫头鹰”倾向。这个结果与实验观察一致。
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? 刘万生记者 王钰凤 摄
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