张小明
前端开发工程师
真实分布 P （先以硬标签为例）
有一个样本 x（比如一张猫狗图片）
它的真实标签是：猫
经过独热编码后：
猫 = [1, 0, 0]
狗 = [0, 1, 0]
鸟 = [0, 0, 1]
预测分布 Q—— 模型（神经网络）输出的 softmax
[0.7, 0.2, 0.1]
CE函数公式：
代入：
KL散度公式：
KL = 0 → 两分布完全相同
KL > 0 → 预测分布偏离真实分布
KL 衡量："用 Q 代替 P 会损失多少信息"
如果教师模型不采用硬标签，采用软标签：比如[0.8,0.1,0.1]
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