基于改进残差网络的客户还款行为预测新方法

摘要：

针对互联网金融数据噪声多、维度高等特点,改变残差网络连接方式并融入通道注意力机制,提出一种新方法对网络小额贷款客户进行违约、提前和正常还款行为预测.该方法改变原始网络结构,在基本残差网络中增加特征融合层,把每一个残差块的输出特征融入通道注意力机制后再进行融合,并用全局平均池化层替换原始网络的全连接层.实验表明,该方法准确率平均提高约7％,验证了提出模型的优越性.

关键词：残差网络、注意力机制、客户还款行为、全局平均池化

所属期刊栏目：43

分类号：TP18;F832.4(自动化基础理论)

资助基金：吉林省自然科学基金20130101060JC

在线出版日期：2022-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：271-277