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求通俗易懂解释下nce loss？ - 知乎
选择哪种Loss? NCE Loss和Sampled Softmax Loss在召回中都有广泛运用从word2vec派生出来的算法，如Airbnb和阿里的EGES召回，都使用的是NCE Loss。准确一点说，是NCE的简化版，NEG Loss。尽管NEG Loss在理论上无法等价原始的超大规模softmax，但是不妨碍学习出高质量的embedding。
SimCLR、NT-Xnet和InfoNCE等对比学习损失的区别？ - 知乎
SimCLR、NT-Xnet 和 InfoNCE 都是对比学习中常用的损失函数，它们的主要区别在于计算相似度的方式和对不同批次数据的处理。 SimCLR 使用的是 NT-Xent 损失函数，它是一种归一化温度缩放的交叉熵损失。该损失函数对样本之间的相似性进行了缩放，以确保不同批次和不同样本之间的对比具有一致的重要性
如何评价nature的新子刊communications engineering? - 知乎
另外，去年我投另一本子刊被拒稿的时候编辑说跟 communications engineering 交流过了，后者愿意接收修改的版本，所以大概就是用来接收被其它子刊包括NC拒稿的工作。
nce loss 与 sampled softmax loss 到底有什么区别？怎么选择？
nce_loss 与 sampled_softmax_loss如何选择 nce_loss用的是logisticLoss，sampled_softmax_loss 用的是softmax，可以从下面loss的形式看出，对于每一个样品i，logisticloss可以有多个标签，就是同时训练多个二分类器。
新版和旧版新概念英语的最大区别是什么？为什么很多人都推崇旧版教材？ - 知乎
我在读初中的时候在学校正式学习了一年多（从第一册开始到第二册）NCE，其他两册是自学的。因此比较熟悉原来的版本。 1997年的新版（感觉称之为翻译版更合适），与旧版（我更愿意称之为经典版或原版）的最大区别，据我的观察主要如下，供参考： 1
求通俗易懂解释下nce loss？ - 知乎
直观想法：把多分类问题转化成二分类。之前计算 softmax的时候类别数量太大，NCE索性就把分类缩减为二分类问题。之前的问题是计算某个类的归一化概率是多少，二分类的问题是input和label正确匹配的概率是多少。原理： NCE (Noise Contrastive Estimation)损失函数是一种基于负采样的损失函数，用于估计
Science Advances这个期刊水平如何？ - 知乎
Science旗下新期刊，定位是综合类，目前还没有IF关于这个期刊，听过很多说法一些认为会沦为下一个scienti…
安装Zzflash Nce. exe时提示：ExceptionEOlesysErrorinmoduleZzFIashNce . . .
安装Zzflash Nce exe时提示：ExceptionEOlesysErrorinmoduleZzFIashNce exeat0008A161 没有注册类，求解决？