在机器学习领域，我们经常听到分类交叉熵（cross-entropy）这个名词，作为评估模型性能的重要指标。但是，你知道吗？分类交叉熵其实是一个谎言！
最近有一项研究表明，传统的分类交叉熵方法在训练模型时存在一些局限性和缺陷。在这种情况下，一种全新的方法被提出：无需教师自我蒸馏（teacher-free self-distillation），它可以在没有教师信号的情况下有效地提升模型的性能。
这种创新的方法不仅可以突破传统分类交叉熵的限制，还可以在不需要复杂的教师模型的情况下实现更好的性能。通过引入新的自我蒸馏技术，我们可以看到机器学习领域的巨大潜力，为模型训练和性能评估带来更多可能性。
因此，让我们摒弃传统的分类交叉熵，拥抱无需教师自我蒸馏，探索机器学习领域的新前沿。让我们一起改变这个领域的游戏规则，打破谎言，迎接创新！
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