信贷风险识别模型训练方法、信贷风险识别方法及装置

本申请实施例提供了一种信贷风险识别模型训练方法、信贷风险识别方法及装置，其中，该方法借助训练样本数据对信贷风险识别模型进行训练，具体针对信贷风险识别模型中的主深度网络进行训练，通过在主深度网络的基础上引入对抗样本生成网络，由对抗样本生成网络基于主深度网络延时生成的对抗扰动特征向量，结合训练样本数据中的各特征向量对主深度网络的输出精度进行训练调整，直至该主深度网络模型均能精准输出各条训练样本数据对应的风险逾期结果。如此，可提升主神经网络对抗扰动的能力，从而提升整个信贷风险识别模型在面对数据分布转移或者噪声扰动时的性能表现，进而增强目标信贷风险识别模型在实际应用中的稳定性和可靠性。