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The function first averages the logits from all teachers (soft voting), then applies temperature scaling to smooth the probabilities. A higher temperature (like 3.0) makes the distribution softer, revealing subtle relationships between classes that hard labels cannot capture. These soft targets provide richer learning signals, allowing the student model to better approximate the ensemble’s behavior.
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