从交叉熵到精确策略梯度：Ian Osband 提出 horizon loss 提升分类精度

Ian Osband 提出 horizon loss，将交叉熵视为"耐心的准确率"，并按剩余训练量截断，从而在训练后期向精确策略梯度过渡。在 MNIST 及 ImageNet 上使用 ResNet-50、ResNet-101 和 ViT-S/16 测试，该方法在固定学习率下提升 top-1 准确率，且标签噪声越大增益越明显。