L2distance。(由CS-KD指出)的top-1错误率。CS-KD在CUB-200-2011数据集下,交叉熵损失的前1错误率由46.00%提高到33.28%。如Virtualsoftmax、Maximum-entropy和MIT67和DenseNet下的标签平滑)。DDGSD[53]和BYOT[57]进行了比较。如表2所示,CS-KD在ResNet18上总的top-1错误率更好。使用各种模型架构,如ResNet-50、ResNet-101和ResNeXt-101-32x4d[52]。0.4%的提高相当于在ResNet-101(即ResNet-152)[19]上增加了51层。该结果出现在3.1节中。