技术特征：
技术总结
本发明公开了一种建立数据识别模型的方法及装置，用于根据包括正、负样本的训练样本建立数据识别模型，该方法采用采用训练样本进行逻辑回归训练，得到第一模型；对训练样本按比例采样，获得第一训练样本集；采用训练得到的第一模型对正样本进行识别，从第一模型识别后具有识别结果的正样本中选择出第二训练样本集；采用采样后得到的第一训练样本集与所述第二训练样本集进行深度神经网络DNN训练，得到最终的数据识别模型。本发明的装置包括第一训练模块、采样模块、选择模块和最终模型训练模块。本发明的方法及装置，提高了数据识别模型的稳定性。
技术研发人员：姜晓燕;杨旭;代斌;褚崴
受保护的技术使用者：阿里巴巴集团控股有限公司
技术研发日：2016.02.26
技术公布日：2017.09.05