Definition
ローカルケースコントロールサンプリングは、主にcontrastive learningモデルや推薦システムの学習に用いられる戦略です。負例をランダムに選択するのではなく、正例の近くに存在する「ハードネガティブ」を特定することで、モデルの表現力を高めます。
Summary
埋め込み空間において正例の近傍からハードネガティブ（困難な負例）を選択する負例サンプリング手法。
Key Concepts
- ハードネガティブ
- contrastive learning
- 埋め込み空間
- 負例サンプリング
Use Cases
- 画像検索システムの学習
- レコメンデーションエンジンの精度向上
- 特定タスク向け大規模言語モデルのファインチューニング