一种基于深度学习的研究生教育数据异常检测方法

本发明提出了一种基于深度学习的研究生教育数据异常检测方法。针对研究生教育培养过程中统计数据复杂多变、难以建立精确检测模型的难题，本发明通过深度学习技术，构建了一个高效的异常数据检测模型。该模型基于深度残差卷积神经网络，能够通过有效提取数据中的深层特征来准确识别异常数据。为了进一步提高模型的检测精度，本发明还引入了迁徙学习算法，通过对模型参数的优化校正，使得模型更加适应不同场景下的数据变化。这一技术的应用，不仅能够保证研究生教育培养过程数据的准确性，还能够提高异常数据的检测精度，为研究生教育培养提供了有力的技术支持。