《表5 迁移学习方案效果：基于迁移学习技术的反洗钱建模研究和实现》

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《基于迁移学习技术的反洗钱建模研究和实现》

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嫁接迁移、样本迁移以及特征迁移三种方案在广东分行和黑龙江分行的数据表现见表5，评估指标AUC均达0.99以上，相较于目标域不采用迁移学习的策略，嫁接模型AUC提升31%，样本迁移和特征迁移均有效提升23%；而在50%召回的评估指标下，嫁接迁移、样本迁移和特征迁移均由0.33提升至0.36。