Word Embedding:負樣本損失函式結果異常
實驗環境
框架：tensorflow
模型選擇：CBOW+NCE loss
單詞個數：30000問題描述
NCE損失函式表示如下：
Jθ=−∑w∈V(logP(y=1|x)+∑i=1klogP(y=0|x(w(i))))
該損失函式計算上下文與目標單詞之間的點積，採集每一個正樣本的同時採集k個負樣本。公式的第一項最小化正樣本的損失，第二項最大化負樣本的損失。現在如果將負樣本作為第一項的變數輸入，則損失函式結果應該很大。實驗問題
在訓練5M個batch後，訓練樣本的loss降低到了4左右。
對正樣本測試，loss降低到了4.7。
對隨機產生的負樣本測試，loss同樣降低到了7左右，與預想不符。
從圖中可以看到，在訓練14000個batch後，訓練樣本的loss仍然在27.8，而負樣本的loss已經下降到了6.9。負樣本loss下降比正樣本都快！可能性猜想
可能由於損失函式第二項的存在，即使輸入負樣本，整個損失函式的值還是保持在較低水平。（對公式理解不夠）
對策：使用其他方法進行測試，比如直接計算點積或者。
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