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另外值得一提的是，学生模型则是更精简高效的网络，层数和参数大幅减少。其目标并非匹配教师模型的复杂度，而是通过蒸馏过程学习教师的行为模式。需要注意的是，学生模型仍需保持足够的容量来逼近教师的决策边界——过小的模型将无法捕捉集成模型学到的丰富模式。
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