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@@ -102,7 +102,7 @@ ResNet系列模型中，相比于其他模型，ResNet_vd模型在预测速度
 
 ### Q2.5 PaddleClas中提供了很多ssld模型，其应用的价值是？
 
-**A**: PaddleClas中提供了很多ssld预训练模型，其通过半监督知识蒸馏的方法获得了更好的预训练权重，在迁移任务或者下游视觉任务中，无须替换结构文件、只需要替换精度更高的ssld预训练模型即可提升精度，如在PaddleSeg中，[HRNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.7.0/docs/model_zoo.md)使用了ssld预训练模型的权重后，精度大幅度超越业界同样的模型的精度，在PaddleDetection中，[PP-YOLO](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/0.4/configs/ppyolo/README_cn.md)使用了ssld预训练权重后，在较高的baseline上仍有进一步的提升。使用ssld预训练权重做分类的迁移表现也很抢眼，在[SSLD蒸馏策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/advanced_tutorials/distillation/distillation.md)部分介绍了知识蒸馏对于分类任务迁移的收益。
+**A**: PaddleClas中提供了很多ssld预训练模型，其通过半监督知识蒸馏的方法获得了更好的预训练权重，在迁移任务或者下游视觉任务中，无须替换结构文件、只需要替换精度更高的ssld预训练模型即可提升精度，如在PaddleSeg中，[HRNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.7.0/docs/model_zoo.md)使用了ssld预训练模型的权重后，精度大幅度超越业界同样的模型的精度，在PaddleDetection中，[PP-YOLO](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/0.4/configs/ppyolo/README_cn.md)使用了ssld预训练权重后，在较高的baseline上仍有进一步的提升。使用ssld预训练权重做分类的迁移表现也很抢眼，在[SSLD蒸馏策略](../advanced_tutorials/distillation/distillation.md)部分介绍了知识蒸馏对于分类任务迁移的收益。
 
 
 <a name="第3期"></a>