یک نکته جالبی هم این که جا داره اینه که معمولا در موقع آموزش شبکه دانش‌آموز، یک softmax-temperature روی احتمالات t و s اعمال می‌کنیم. حالا در واقع این عملیات، توزیع رو نرم می‌کنه و مانع از اورفیت‌‌شدن مدل دانش آموز بر مدل معلم می‌شه و از طرفی 
گزینه‌ها:
فرآیند آموزشی را برای کاربر تسهیل کند و باید بگوییم که کاملا در این زمینه موفق بوده.
اموزش هایی که در ان مدرس متکلم است و دانشجویان یهچ حضوری ندارند با دیدن یک فیلم از قبل ضبط شده تفاوت چندانی ندارد.
یادگیری رو هم پایدارتر میکنه.
با ساده سازی کامپوننت های سرور، قابلیت مقیاس پذیری هم بهتر می شه.
جملهٔ کامل: یک نکته جالبی هم این که جا داره اینه که معمولا در موقع آموزش شبکه دانش‌آموز، یک softmax-temperature روی احتمالات t و s اعمال می‌کنیم. حالا در واقع این عملیات، توزیع رو نرم می‌کنه و مانع از اورفیت‌‌شدن مدل دانش آموز بر مدل معلم می‌شه و از طرفی یادگیری رو هم پایدارتر میکنه.