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基本信息
- 推荐指数：🌟🌟🌟🌟
- 作者：翟东升翟dí东升（1976年－），江苏启东人，中国人民大学国际关系学院副院长、教授，国际政治经济学专业博士生导师，中国人民大学国际货币研究所特聘研究员。主要研究方向：货币的国际政治经济学，中国对外经济关系，中国改革的政治经济学，国际战略思想史。翟东升在2020年11月28日的一场公开演讲中讲述，中国当局在过去几十年中利用“美国权势核心圈内的老朋友”来影响美国政治和对华政策。该视频最先在中国社交媒体传播，随后被官方紧急下架。与此同时，翟东升的发言在海外网络上引起了广泛讨论，得到了福克斯新闻等美国主流媒体的报导，相关报导内容随后也得到了美国总统唐纳德·特朗普本人在推特上转发。近年出版有《中国为什么有前途——对外经济关系及其战略潜能》、《货币、权力与人——民本主义政治经济学视角下的货币金融问题》、《大国货币》等著作。
- 出版年份：2019-6-1
- 内容简介：...
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召回是负例选择的艺术，如何根据场景选择合适的召回负例，是决定召回效果的关键。目前的实践来看负例一般有以下几个选项：随机负例，真实负例，in-batch负例，级联负例。
1. 随机负例
首先一个众所周知的实践结果是只用“真实负例+正例”的效果非常差，远不如“随机负例+正例”。
为什么呢？一般认为是训练空间和预测空间的不一致导致的：能展现在用户面前的“真实负例”毕竟是少数，而召回模型面临的是超大规模的候选集，如果大部分的广告或者内容这个模型都从未见过，那显然会有泛化性能的问题。
从另一个角度来看，通过粗排和精排层层筛选展现在用户面前的内容都已经是相对优秀的内容，这部分内容相对于召回的海量候选，算得上是困难样本，两者的分布差异巨大，只用困难样本训练必然导致召回模型过拟合于困难样本，就难以泛化到全量候选中的简单样本。
召回的作用是海选，需要有比较强大的泛化能力，需要让召回模型见到各种各样的样本，因此随机样本正是起到了这样的作用。正样本与随机样本的比例需要通过实验来确定，一般来说在 1:5 到 1:10 的水平比较合适。