一种端到端混合专家模型训练方法、装置及电子设备

一种端到端混合专家模型训练方法、装置及电子设备，涉及数据处理领域。在该方法中，采用预设传统规则对输入数据进行分类和信心分级，得到初步分类结果；基于预设专家小模型对输入数据进行异常检测，得到异常检测结果；将初步分类结果输入预设通识小模型进行分析纠正，得到纠正分类结果；将异常检测结果输入预设安全领域模型进行分析纠正，得到纠正异常结果；将纠正分类结果和纠正异常结果进行融合，得到融合结果，并根据预设人机交互规则获取针对融合结果的人工审核结果，得到最终审核结果；将最终审核结果作为训练数据，对预设专家小模型、预设通识小模型以及预设安全领域模型进行训练。实施该技术方案，提高了数据安全分析的准确性。