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在这一背景下，为量化知识传递效果，我们在相同测试集上对比三个模型：12个教师模型通过平均逻辑值投票的集成模型设定了97.80%的准确率上限，这是我们试图逼近而非超越的目标；基线学生模型（仅用硬标签训练）达到96.50%；蒸馏学生模型（相同架构，在温度T=3下学习集成模型的软概率输出，组合损失中70%权重用于匹配教师分布，30%用于真实标签）达到97.20%。
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