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递归蒸馏用于开放集分布式机器人定位
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内容提要
提出了适用于开放式分布式机器人系统的新型训练方案，通过构建伪训练数据集并用于学生模型的持续学习，最小化了对教师的假设。研究了通用模型，训练的学生可以递归地加入下一代开放教师集合。
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关键要点
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提出了一种新型训练方案，适用于开放式分布式机器人系统。
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通过构建伪训练数据集，学生模型实现持续学习。
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最小化了对教师的假设，适应各种类型的开放式教师。
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处理不合作、无法训练或黑盒教师的情况。
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研究了无数据递归蒸馏场景中的排名函数作为实例。
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经过训练的学生可以递归地加入下一代开放教师集合。
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