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title: "負樣本抽樣（Negative Sampling）"
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language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/negative-sampling
updated_at: 2026-07-04
tags: [機器學習, 自然語言處理, 推薦系統, 最佳化, source:ipas]
ipas_term: true
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# 負樣本抽樣（Negative Sampling）

一種最佳化技術，用於在訓練模型時高效選擇負例，尤其在推薦系統和NLP中。

## 完整說明

負樣本抽樣是一種用於訓練模型的高效最佳化技術，特別是在處理具有大量潛在負例的任務時。它通過從所有可能的負例中隨機或有策略地選取一小部分負例進行訓練，以降低計算成本並提升訓練效率。

## iPAS 考試出題分析

屬於未分類考範圍。

## 常見問題

### 負樣本抽樣為何能提高訓練效率？

負樣本抽樣能顯著提高訓練效率，主要是因為它將多分類問題（例如，從數十萬個詞彙中預測下一個詞）轉化為一系列二元分類問題。在沒有負樣本抽樣的情況下，模型需要計算每個潛在負例的機率，並進行歸一化，這在類別數量巨大時會導致極高的計算成本。通過負樣本抽樣，我們只需要對一個正樣本和少量（通常是5-20個）隨機選取的負樣本進行計算和梯度更新。這將計算複雜度從與類別總數成正比降低到與抽樣的負樣本數量成正比，從而極大地減少了每次迭代的計算量，使得在大型詞彙表或物品集合上的訓練變得可行。

### 如何選擇負樣本的數量？

選擇負樣本的數量 $k$ 是一個重要的超參數，它需要在訓練效率和模型效能之間取得平衡。通常，對於較小的資料集，可以選擇較大的 $k$ 值（例如15-20），以提供足夠的負例信號。對於較大的資料集，較小的 $k$ 值（例如5-10）可能就足夠了，因為資料量本身已經提供了豐富的資訊。過少的負樣本可能導致模型學習不足，無法有效區分正負樣本；而過多的負樣本則會增加計算成本，抵消抽樣帶來的效率提升。最佳的 $k$ 值通常需要透過實驗和交叉驗證來確定，並可能因具體的任務、模型架構和資料分佈而異。

### 負樣本抽樣在推薦系統中有何應用？

負樣本抽樣在推薦系統中扮演著關鍵角色，尤其是在處理隱式回饋數據時。在隱式回饋場景中，用戶的點擊、購買等行為被視為正樣本，而用戶未互動的物品則構成海量的潛在負樣本。由於不可能將所有未互動的物品都作為負例進行訓練，負樣本抽樣被用來從這些未互動物品中選取一小部分作為負例。例如，在BPR（Bayesian Personalized Ranking）等排序模型中，對於每個用戶-正物品對，都會抽樣一個用戶未互動的物品作為負物品，然後模型被訓練以確保正物品的預測分數高於負物品。這種方法使得推薦模型能夠高效地學習用戶的偏好，並區分用戶可能喜歡和不喜歡的物品。

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來源：https://aiterms.tw/terms/negative-sampling
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最後更新：2026/07/04
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