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在知识蒸馏中，教师模型输出的soft label通常使用温度

[单选题]
在知识蒸馏中，教师模型输出的soft label通常使用温度参数T进行缩放，当T增大时会产生什么效果？ 
  • 输出概率分布变得更加尖锐（接近one-hot）
  • 输出概率分布变得更加平滑，类间关系信息更丰富
  • 模型的推理速度加快
  • 损失函数的梯度变为零
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