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官方账号arXiv cs.LG@Artyom Sabitov, Daniil Volkov, Alexey Zaytsev
推荐理由：推荐系统训练时内存不够用？这篇论文告诉你该加批大小还是加负样本，结论很实用。
采样softmax
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8月12日
18:14
该论文研究内存受限下推荐系统训练中批大小与负样本数量的分配问题。理论分析表明，在固定内存预算下，增大批大小比增加负样本数量带来更快的收敛速度。作者提出将内存优先分配给更多样本的实用规则，并在MovieLens-20M等四个真实推荐基准上验证。实验显示该配置在相同内存下获得更优的收敛速度和最终推荐质量。