如图所示：两者的区别如下：
这样做就可以得到这个概率分布更柔和的表示
实际上可以多个硬指标加上软指标进行训练，然后训练目标会匹配这两种类型的某些功能；
图中谷歌大神说这种方法在一个大的语音模型上做的实验，效果出乎意料的好；从另一个角度来讲，所以软指标是一种相当好的正则化技巧；软指标相比硬指标而言提供了更多的信息，训练速度也快很多，训练时间也要短得多；
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这样做就可以得到这个概率分布更柔和的表示
实际上可以多个硬指标加上软指标进行训练，然后训练目标会匹配这两种类型的某些功能；
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