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申请/专利权人：中移(上海)信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明实施例公开了一种用户身份认证的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据用户行为数据，构造卷积神经网络CNN+长短期记忆网络LSTM的神经网络模型，计算前向传播loss值大小及运算速率，采用反向传播算法和自适应矩估计Adam优化算法，根据loss值，迭代更新每一层网络的权重，训练神经网络模型；将采集到的预登录用户的行为数据输入训练后的神经网络模型，将输出的预登录用户的特征向量进行比对计算获得比对结果；若比对结果小于预设阈值，则匹配成功，身份验证通过。本发明实施例通过训练神经网络模型，识别用户的行为数据，以验证用户身份的真实性。
主权项：1.一种身份识别模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：将用户行为数据输入到初始身份识别模型，得到用户身份识别结果信息；根据所述初始身份识别模型和所述用户身份识别结果信息，确定所述初始身份识别模型的第一速率误差值，所述第一速率误差值是通过所述初始身份识别模型得到所述用户身份识别结果所用时间的相关量，以及所述用户身份识别结果信息与用户真实信息之间的差值确定的；根据所述第一速率误差值调整所述初始身份识别模型的参数；根据所述用户行为数据和调整参数后的初始身份识别模型，确定速率误差值，以使调整参数后的初始身份识别模型基于所述用户行为数据确定的第二速率误差值满足预设阈值；将满足预设阈值的所述第二速率误差值对应的调整参数后的初始身份识别模型作为优化后的身份识别模型；所述初始身份识别模型为卷积神经网络CNN+长短期记忆网络LSTM的神经网络组合模型；所述CNN包括三个块，其中，第一个块由第一预设数量的相同结构的第二预设层卷积层组成；第二个块由第三预设数量的相同结构的第四预设层卷积层组成；第三个块由第五预设数量的相同结构的第六预设层卷积层组成。
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权利要求：
百度查询： 中移(上海)信息通信科技有限公司 中国移动通信集团有限公司 身份认证的方法、装置、设备及存储介质
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