更新時間：2025-03-03 20:54:49作者：佚名
NCE的中文翻譯是“負抽樣估計”。這是一種用于訓練神經網絡的損失功能，最初是由Google的Thomas Mikolov等人提出的。它被廣泛用于自然語言處理和推薦字段。
NCE是一個對數線性模型，它通過采樣噪聲分布來近似目標函數。在訓練過程中，NCE將從噪聲分布中隨機提取一些負樣本，并將其輸入模型中，以及實際陽性樣品進行訓練。這可以有效地降低計算復雜性，并更好地應對大規模數據集。
使用NCE時，有必要提前確定噪聲分布和正樣本的比率。一般而言，噪聲分布可以選擇為單詞頻率分布或均勻分布。陽性樣本是指我們要預測的目標詞匯。
NCE的主要功能是解決大規模數據集中軟磁性功能的高計算復雜性問題。由于SoftMax需要所有詞匯的歸一化，因此當數據集較大時，計算量將非常大。 NCE通過采樣負樣本來近似目標函數網校頭條，從而有效地降低了計算復雜性。
除了自然語言處理領域外，NCE還廣泛用于建議中。在建議中，NCE可以幫助我們更好地處理大規模的用戶行為數據并改善建議結果。
示例句子參考：
1。NCE是訓練神經網絡的有效損失函數。
2。使用NCE時，有必要確定噪聲分布的比率和正面樣本的比率。
3。通過對陰性樣品進行采樣，從而有效降低了計算復雜性，從而近似目標函數。
4。NCE不僅適用于自然語言處理，而且在建議中也廣泛使用。
5。使用NCE可以幫助我們更好地處理大規模用戶行為數據并改善建議結果。