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 模型蒸馏是指使用教师模型(teacher model)去指导学生模型(student model)学习特定任务，保证小模型在参数量不变的情况下，得到比较大的效果提升，甚至获得与大模型相似的精度指标。PaddleCLS提供了一种简单的半监督标签模型蒸馏方案（SSLD，Simple Semi-supervised Label Distillation），使用该方案大幅提升了ResNet50_vd、MobileNetV1和MobileNetV3在ImageNet数据集上分类效果。该蒸馏方案的框架图和蒸馏模型效果如下图所示，详细的蒸馏方法介绍以及使用持续更新中。
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 - 数据增广