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我对负采样理解来自于word2vec算法；

比如说  love 和me两个单词；

使用特殊思维模式；假设整个词汇表只有100个单词；love 表示成one-hot向量； me表示成one-hot向量；

模型输入为love的one-hot向量；模型输出为me的one-hot向量；

假设模型的神经网络结构为100*10*100；输出层100个；

输出层中除了me对应位置的1外，其他全是0；称这为负样本；参数数量为10*100

采样就是从这样负样本中抽样；比如说抽取5个；那么在此次梯度更新中就只更新10*5；更新数量为原来的1/20

负采样的本质：每次让一个训练样本只更新部分权重，其他权重全部固定；减少计算量；（一定程度上还可以增加随机性）

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