soft teacher在代码中怎么修改阈值

在代码中修改Soft Teacher的阈值，需要对实现Soft Teacher的代码进行修改。具体来说，假设使用PyTorch实现Soft Teacher，代码修改如下：

1.首先，需要定义一个新的Soft Teacher类，以包含阈值这个超参数：

class NewSoftTeacher(nn.Module):
    def __init__(self, teacher_model, temperature, threshold):
        super(NewSoftTeacher, self).__init__()
        self.teacher_model = teacher_model
        self.temperature = temperature
        self.threshold = threshold

2.接着，需要修改Soft Teacher类中的forward方法，以根据阈值对软标签和硬标签进行加权：

def forward(self, input_ids, attention_mask):
    with torch.no_grad():
        teacher_outputs = self.teacher_model(input_ids, attention_mask)
        teacher_logits = teacher_outputs[0] / self.temperature
        teacher_probs = F.softmax(teacher_logits, dim=-1)

    student_outputs = self.student_model(input_ids, attention_mask)
    student_logits = student_outputs[0] / self.temperature
    student_probs = F.softmax(student_logits, dim=-1)

    soft_labels = self.threshold * teacher_probs + (1 - self.threshold) * student_probs
    hard_labels = student_probs

    outputs = (student_logits, soft_labels, hard_labels) + student_outputs[1:]
    return outputs

其中，soft_labels表示软标签，通过将阈值乘以teacher_probs和将1减去阈值乘以student_probs相加得到；hard_labels表示硬标签，即student_probs。

3.最后，在训练代码中，需要将原来的Soft Teacher类替换为新的Soft Teacher类，并传入阈值这个超参数：

teacher = NewSoftTeacher(teacher_model, temperature, threshold)

其中，threshold就是Soft Teacher的阈值。

需要注意的是，阈值的选择需要根据具体情况进行调整，需要不断尝试和调整才能够得到最优的结果。