네거티브 샘플링
모델 학습 시 실제 발생한 이벤트(Positive) 외에 발생하지 않은 이벤트(Negative)를 샘플링하여 학습시키는 기법이다. 모든 조합을 계산하는 대신 일부만 사용하여 학습 효율을 높이고 모델의 변별력을 강화한다.