摘要
本申请提供了一种模型训练方法、用户识别方法和电子设备,其中,该方法可以包括:针对用户时序数据集中的各用户时序数据,将所述用户时序数据转换成用户图像数据,以得到用户图像数据集,其中,一张所述用户图像数据用于表征一个用户的特征信息;将所述用户图像数据集输入初始分类模型中进行训练,以得到用户分类模型。
技术关键词
模型训练方法
数据
卷积模块
时序
注意力机制
机器可读指令
识别方法
计算机程序产品
压缩单元
图像像素
电子设备
元素
处理器
可读存储介质
存储器
数值
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学习训练方法
生成对抗网络
资产
多层感知网络
深度强化学习
力学性能预测方法
凹坑特征
数值仿真方法
深度学习模型训练
钢管结构
测试控制平台
自动化控制模块
GPU服务器
信号处理模块
指令
生物特征数据
机器学习分类模型
生成规则
样本生成方法
补丁图像
企业风险评价方法
模糊综合评价
模糊隶属度函数
项目
指标