神经网络在蒸馏数据上训练时会产生过于自信的输出，需要通过温度标定和混合等校准方法进行修正。本文提出了掩码温度标定和掩码蒸馏训练方法，可以缓解蒸馏数据的限制，实现更好的校准结果，并保持数据集蒸馏的效率。
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