Candidate sampling

تحسين وقت التدريب حيث يتم حساب الاحتمالية لجميع التسميات الإيجابية (positive labels)، باستخدام، على سبيل المثال، softmax، ولكن فقط لعينة عشوائية من التسميات السلبية (negative labels). على سبيل المثال، إذا كان لدينا مثال معنون بأخذ عينات من البيجل والكلاب يحسب الاحتمالات المتوقعة وشروط الخطأ المقابلة لمخرجات فئة البيجل والكلب بالإضافة إلى مجموعة فرعية عشوائية من الفئات المتبقية (القط، المصاصة، السياج). الفكرة هي أن الطبقات السلبية يمكن أن تتعلم من التعزيز السلبي الأقل تكرارًا طالما أن الطبقات الإيجابية (positive classes) تحصل دائمًا على تعزيز إيجابي مناسب، وهذا بالفعل لوحظ تجريبيًا. الدافع وراء أخذ العينات المرشح هو الفوز في الكفاءة الحسابية من عدم حساب التنبؤات لجميع السلبيات.