为什么tf.random.log_uniform_candidate_sampler会给出真正的类？

tf.random.log_uniform_candidate_sampler是一个函数，用于在生成训练样本时，按照类别的权重进行采样。它会根据每个类别的权重，在类别中随机选择一定数量的样本。

该函数中的log_uniform表示采样方式为对数均匀分布。对数均匀分布是一种分布形式，它在数值较小的区间内具有较高的采样概率，而在数值较大的区间内具有较低的采样概率。这种分布形式可以用来增加对低频类别的采样概率，从而平衡样本中不同类别的分布。

当使用tf.random.log_uniform_candidate_sampler时，它会根据每个类别的权重值，按照对数均匀分布的方式随机选择样本。较高权重的类别会有更高的概率被选择到样本中，而较低权重的类别会有较低的概率被选择到样本中。这样可以确保训练样本中不同类别的分布符合原始数据的分布，从而提高模型的性能和泛化能力。

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注意：本回答仅提供了对tf.random.log_uniform_candidate_sampler的解释，推荐的腾讯云产品仅为示例，并非实质性推荐。