【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，可用于金融领域，特别涉及一种初始化参数确定方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在金融领域，风险管理一直是一个非常重要的问题。
2、传统的风险判断模型训练主要是基于统计分析、机器学习等技术，但是这些方法往往需要人工确定交易数据类型、要判断的风险类型，并根据人工经验给定风险判断模型的初始化参数。
3、针对层出不穷的风险类型判断需求、类型或取值范围等不断变化的交易数据，需要经常性地训练各种风险判断模型。由于金融领域风险判断模型的训练数据量通常较为庞大，训练过程中迭代一次需要较长时间，若模型的初始化参数设置不合理，那么训练过程需要大量的迭代次数才能够收敛。然而，金融领域用于风险判断模型训练的训练数据较庞大，并且模型的输出数据与输入数据之间的关系较为复杂，凭借人工经验很难估计最优初始化参数。这就导致金融领域的风险判断模型的训练效率通常较低。
技术实现思路
1、本说明书提供一种初始化参数确定方法、装置及电子设备，以解决现有的风险判断模型训练效率低的问题。p>
2、为解决本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种初始化参数确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在线交易数据集是从实时交易数据库中抽取M个交易数据字段，并添加风险类型标签字段得到的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时交易数据库是金融机构的实时交易数据库。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从离线数据集中抽取出与子训练集相符的数据形成第一样本数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在判断结果为是的情况下，还包括：>
7.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种初始化参数确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在线交易数据集是从实时交易数据库中抽取m个交易数据字段，并添加风险类型标签字段得到的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时交易数据库是金融机构的实时交易数据库。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从离线数据集中抽取出与子训练集相符的数据形成第一样本数据集，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在判断结果为是的情况下，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定最优初始化参数之后，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在获取目标算法的标识、子训练集之后，且从离线数据集中抽取出...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晗，林雷杰，沈丽忠，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。