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基于CMCP和余弦间隔交叉熵的深度神经网络及其应用

A Deep Neural Network Based on CMCP and Cosine Margin Cross Entropy and Its Application

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  • 维普
  • 万方数据
二分类问题在经济领域十分常见,深度神经网络(DNN)是现有最为常用的分类方法之一.然而在处理高维特征数据时,DNN仍然面临着巨大的挑战.为此,本文基于CMCP和余弦间隔交叉熵损失建立了一个新的深度神经网络(CM-CP-CMDNN),它既实现高维输入特征的筛选,又改进分类预测能力.其中,CMCP方法用于压缩输入特征到第1隐藏层的权重,通过融合权重的组结构,能够剔除无关特征以及不重要的连接.余弦间隔交叉熵损失函数可以增大判别边界的间隔,提高分类准确率和稳健性.为了求解模型,本文基于局部线性近似(LLA)和近端梯度下降算法估计参数.模拟分析表明,对比已有DNN和分类方法,所提出的方法具有良好的特征选择性能和预测表现.信用贷款违约风险实证研究表明,该方法能够有效选择风险指标并进行违约风险预警.本文拓展了深度神经网络的理论研究,为高维复杂交互作用的大数据建模提供新思路,为解决金融、管理、生物等领域的分类问题提供有力的分析工具.

王小燕、江建伟、徐龙滔

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湖南大学金融与统计学院

CMCP 交叉熵损失 深度神经网络 信用风险

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2022

数量经济技术经济研究
数量经济与技术经济研究所

数量经济技术经济研究

CSTPCDCSSCICSCDCHSSCD北大核心
影响因子：1.069
ISSN：1000-3894
年,卷(期)：2022.39(10)
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