神经网络评价方法及装置、电子设备、存储介质

摘要

本发明提供了一种神经网络评价方法及装置、电子设备、存储介质，所述方法包括：采集每一用户的第一应用场景下的多个特征数据；对多个特征数据进行过滤，对过滤后的特征数据进行一位有效编码处理；将一位有效编码的特征数据进行embedding向量化处理，转换为相应维度的特征向量；将特征向量输入到DNN中，梯度更新DNN中各节点的参数，并预测得到每一用户的第一应用场景下的评价结果；对特征向量进行MixUp处理，扩增到设定倍数，得到扩增特征向量；将扩增特征向量输入到参数更新的DNN中，通过反向传播的训练方式再次梯度更新DNN各节点的参数，对每一用户进行评分排名。本发明能够对用户进行更客观的评价。