深層計量学習でよく用いられるHard negative miningでは同じサンプルが繰り返しサンプリングされている。この問題を解決する、Stochastic hard example miningを提案。クラスの代表となるようなL2正規化したベクトル (Class signature) を導入し、距離が近いクラスのプールを作成し、そこから確率的にサンプルを取得することで確率的な要素をつけている。