1樓：
nce_loss 與 sampled_softmax_loss如何選擇
nce_loss用的是logisticLoss，sampled_softmax_loss 用的是softmax，可以從下面loss的形式看出，對於每乙個樣品i，logisticloss可以有多個標籤，就是同時訓練多個二分類器。而softmax只有乙個正標籤。
這張圖也來自tensorflow的文件
Tensorflow的取樣方法：candidate sampling
這個博主看法，對於多標籤多類別的分類任務使用Logistic比較好，對於多標籤單類別的分類任務使用softmax比較好，取樣中，採用tf.nn.sampled_softmax_loss訓練cbow模型比較好，而 tf.
nn.nce_loss訓練skip-gram比較好。
Candidate Sampling 及TensorFlow中的實現
這個博主認為NCE loss的直觀想法：把多分類問題轉化成二分類。之前計算softmax的時候class數量太大，NCE索性就把分類縮減為二分類問題。
之前的問題是計算某個類的歸一化概率是多少，二分類的問題是input和label正確匹配的概率是多少。二分類問題群眾喜聞樂見，直接上logistic regression估算一下概率。Sampled softmax則是只抽取一部分樣本計算softmax。
這個想法也很好理解，訓練的時候我不需要特別精準的softmax歸一化概率，我只需要乙個粗略值做back propoagation就好了
Similarity between NCE and IS
sampled softmax與其在框架中的使用 - 我要給主播生猴子的文章 - 知乎 https://
zhuanlan /p/12
9824834
2樓：龍翔天翼
stackoverflow相似問題，感覺回答的並不清晰https://
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