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 PaddleClas的目的是为工业界和学术界提供一个图像分类任务相关的百宝箱，特色如下：
 - 模型库：ResNet_vd、MobileNetV3等23种系列的分类网络结构和训练技巧，以及对应的117个分类预训练模型和性能评估
 
-- 高阶使用：高精度的实用知识蒸馏方案（准确率82.39%的ResNet50_vd和78.9%的MobileNetV3）、8种数据增广方法的复现和验证
+- 高阶支持：高精度的实用知识蒸馏方案（准确率82.39%的ResNet50_vd和78.9%的MobileNetV3）、8种数据增广方法的复现和验证
 
 - 应用拓展：常见视觉任务的特色方案，包括图像分类领域的迁移学习（百度自研的10万类图像分类预训练模型）和通用目标检测（mAP 47.8%的实用检测方案）等
 
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 - TODO
 - [ ] EfficientLite、GhostNet、RegNet论文指标复现和性能评估
 
-## 高阶使用
+## 高阶支持
 除了提供丰富的分类网络结构和预训练模型，PaddleClas也支持了一系列有助于图像分类任务效果和效率提升的算法或工具。
 ### 知识蒸馏