五级分类损失怎么处理

这就是坑，别用交叉熵损失处理五级分类，用softmax损失。2019年某项目，使用交叉熵损失导致模型收敛慢。

嘿，记得那年夏天，我在一次机器学习竞赛里头，就卡在五级分类损失的处理上。那会儿，我手头的模型在训练集上能跑到95%的准确率，一到测试集就掉到80%多，真是让人头疼。当时，我试着用交叉熵损失，结果收敛速度慢得要命。后来，我突然想到，试试看增加一些数据增强，嘿，还真是有效。我用了随机翻转、裁剪、颜色抖动，就这样，损失函数开始慢慢下降，准确率也有所提升。
等等，还有个事，我还试了试调整学习率，从0.01提到0.001，损失曲线变得平滑多了。但说到底，关键还是得看数据。你有没有什么特殊的标签分布，或者数据本身有啥特点？得具体问题具体分析嘛。