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摘要：本申请提供了一种信贷利率计算模型训练方法、装置、设备、可读存储介质，该方法包括：在数据库中获取M条第一用户的样本数据，将M条第一用户的样本数据通过样本数据收集层进行第一处理，得到M条第一向量；将M条第一向量通过变量分解层进行预处理，得到M条第二向量；将M条第二向量通过网络构建层进行第二处理，得到每个第一用户的预测用信率、预测放款金额以及预测留存率；将每个第一用户的预测用信率、预测放款金额以及预测留存率通过最优求解层进行计算，从而得到每个第一用户信贷预测利率；将每个第一用户的信贷预测利率与第一用户的样本标签进行比对，得到差异函数，并根据差异函数调整信贷利率计算模型的网络结构和或网络参数。
主权项：1.一种信贷利率计算模型训练方法，其特征在于，所述信贷利率计算模型包括数据采集层、变量分解层、网络构建层以及最优求解层，所述方法包括：在数据库中获取M条第一用户的样本数据，所述样本数据中包括所述第一用户的特征信息，所述特征信息用于表征所述第一用户的违约概率；将所述M条第一用户的样本数据通过样本数据收集层进行第一处理，得到M条第一向量；所述样本数据收集层将所述M条第一向量通过变量分解层进行预处理，得到M条第二向量，所述第二向量中包括所述第一用户的特征信息，所述第二向量的维度小于所述第一向量的维度；所述变量分解层将所述M条第二向量通过网络构建层进行第二处理，得到每个第一用户的预测用信率、预测放款金额以及预测留存率，所述预测用信率用于表征第一用户进行信贷的意愿，所述预测放款金额用于表征对所述第一用户进行信贷的放款金额；所述网络构建层将所述每个第一用户的预测用信率、预测放款金额以及预测留存率通过最优求解层进行计算，从而得到每个第一用户信贷预测利率；将所述每个第一用户的信贷预测利率与第一用户的样本标签进行比对，得到差异函数，并根据所述差异函数调整所述信贷利率计算模型的网络结构和或网络参数。
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