【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据，尤其涉及一种模型训练方法、用户分类方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在金融领域开展金融活动的过程中，为了提高用户体验以及降低成本，根据用户对金融活动的反馈信息，对用户进行分类非常重要。
2、目前，可以在开展金融活动的过程中，收集用户的反馈信息。人工根据这些反馈信息，确定用户的分类。
3、但是，由于用户的反馈信息的会不断产生，因此，会消耗大量人工进行用户分类。并且，人工分类过程中常会因疲劳、外界干扰等因素导致分类错误，长此以往难以保证分类质量的精准可靠。因此，目前的用户分类方法的效率及准确率均较低。
技术实现思路
1、本申请提供一种模型训练方法、用户分类方法、装置、设备及存储介质，用以解决相关技术中进行用户分类时效率及准确率均较低的技术问题。
2、第一方面，本申请提供了一种模型训练方法，包括：
3、根据第一训练数据对初始教师模型进行训练，得到教师模型；其中，所述第一训练数据为具有标签的训练数据，所述第一训练数据包括训...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，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，所述对所述教师模型进行知识蒸馏，得到学生模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一分类结果与所述第二分类结果均用概率表示；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一分类结果，确定所述第一训练数据对应的筛选阈值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设参数、第二预设参数以及所述第一分类结果，确定所述第一训练数据对应的筛选阈值，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，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，所述对所述教师模型进行知识蒸馏，得到学生模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一分类结果与所述第二分类结果均用概率表示；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一分类结果，确定所述第一训练数据对应的筛选阈值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设参数、第二预设参数以及所述第一分类结果，确定所述第一训练数据对应的筛选阈值，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标训练数据以及所述初始学生模型，对所述教师模型进行知识蒸馏，得到所述学生模型，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一学生激活分类结果、所述第二学生激活分类结果、所述教师激活分类结果以及所述目标训练数据的标签，确定所述初始学生模型的惩罚函数，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一激活函数为：其中，xi表示模型对第i个目标训练数据的分类结果，t表示预设的温度超参数，所述模型包括所述教师模型或所述初始学生模型，q1i表示第i个目标训练数据的激活...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩家炜，解皖栋，蔡科，
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：
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