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申请/专利权人：西南大学
摘要：本发明公开一种阳光结汇模型训练方法、装置以及交易数据分类方法，具体包括以下步骤：S1：获取交易数据，并将其划分为训练集和测试集；S2：获取阳光结汇模型的权重，并将其重塑为二阶矩阵；S3：将阳光结汇模型进行满秩分解，得到两层卷积或重构全连接层；S4：在满秩分解后的左奇异矩阵和右奇异矩阵上施加正交正则和漏斗正则；S5：采用基于能量的阈值的方法削减模型参数，进而获得低秩模型；S6：调整低秩模型的超参数，得到目标网络模型；所述目标网络模型用于对交易数据进行分类。
主权项：1.一种阳光结汇模型训练方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取交易数据，并将其划分为训练集和测试集；S2：获取阳光结汇模型的权重，并将其重塑为二阶矩阵；S3：将阳光结汇模型进行满秩分解，分解结果包括左奇异矩阵、右奇异矩阵、对角矩阵；S4：在满秩分解后的左奇异矩阵和右奇异矩阵上施加正交正则和漏斗正则；S5：采用基于能量的阈值的方法削减模型参数，进而获得低秩模型；S6：调整低秩模型的超参数，得到目标网络模型；所述目标网络模型用于对交易数据进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南大学 一种阳光结汇模型训练方法、装置以及交易数据分类方法
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