I många maskininlärningsuppgifter måste en modell presenteras med både korrekta och felaktiga exempel under utbildningen. Till exempel, med tanke på en fråga, kan en sökmotor utbildas för att förutsäga relevanta (positiva) dokument från irrelevanta (negativa) sådana. Medan varje fråga är associerad med en handfull relevanta dokument, kan antalet irrelevanta dokument vara stort. Denna obalans kan förvanska en modell för att hämta dokument, medan enbart mängden irrelevanta dokument kan resultera i långa utbildningstider. I detta dokument visar vi effekten av en skräddarsydd negativ provtagning på prestandan hos Deep Structure Semantic Model (DSSM). Vi visar att en naiv slumpmässig provtagningsmetod överträffar mer sofistikerade sätt att välja negativa data.
I REF studeras hur en skräddarsydd urvalsstrategi påverkar arbetet med att hämta dokument.
The Effect of Negative Sampling Strategy on Capturing Semantic Similarity in Document Embeddings.
{'venue': 'SemDeep@IWCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}