技术
Hard Negative Mining（难负样本挖掘）
Hard Negative Mining是一种训练策略，专注于挑选难以区分的负样本以提升模型判别能力。
详细解释
在对比学习、目标检测和检索任务中，随机负样本往往过于简单，模型容易区分。困难负样本挖掘通过在线或离线方式，选择与正样本相似度高的负样本，迫使模型学习更细粒度的特征。常见方法包括基于损失值、相似度排序或对抗生成，能有效提升模型性能。
别名与相关写法
hard negative mining
Hard Negative Mining是一种训练策略，专注于挑选难以区分的负样本以提升模型判别能力。
在对比学习、目标检测和检索任务中，随机负样本往往过于简单，模型容易区分。困难负样本挖掘通过在线或离线方式，选择与正样本相似度高的负样本，迫使模型学习更细粒度的特征。常见方法包括基于损失值、相似度排序或对抗生成，能有效提升模型性能。