更新时间：2025-03-03 20:54:49作者：佚名
NCE的中文翻译是“负抽样估计”。这是一种用于训练神经网络的损失功能，最初是由Google的Thomas Mikolov等人提出的。它被广泛用于自然语言处理和推荐字段。
NCE是一个对数线性模型，它通过采样噪声分布来近似目标函数。在训练过程中，NCE将从噪声分布中随机提取一些负样本，并将其输入模型中，以及实际阳性样品进行训练。这可以有效地降低计算复杂性，并更好地应对大规模数据集。
使用NCE时，有必要提前确定噪声分布和正样本的比率。一般而言，噪声分布可以选择为单词频率分布或均匀分布。阳性样本是指我们要预测的目标词汇。
NCE的主要功能是解决大规模数据集中软磁性功能的高计算复杂性问题。由于SoftMax需要所有词汇的归一化，因此当数据集较大时，计算量将非常大。 NCE通过采样负样本来近似目标函数网校头条，从而有效地降低了计算复杂性。
除了自然语言处理领域外，NCE还广泛用于建议中。在建议中，NCE可以帮助我们更好地处理大规模的用户行为数据并改善建议结果。
示例句子参考：
1。NCE是训练神经网络的有效损失函数。
2。使用NCE时，有必要确定噪声分布的比率和正面样本的比率。
3。通过对阴性样品进行采样，从而有效降低了计算复杂性，从而近似目标函数。
4。NCE不仅适用于自然语言处理，而且在建议中也广泛使用。
5。使用NCE可以帮助我们更好地处理大规模用户行为数据并改善建议结果。