4.如權(quán)利要求3所述的洗錢監(jiān)測方法，其特征在于，所述判斷所述模型預(yù)測準(zhǔn)確率是否小于預(yù)設(shè)閾值的步驟之后還包括：

當(dāng)所述模型預(yù)測準(zhǔn)確率小于所述預(yù)設(shè)閾值時，調(diào)整所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，并利用所述訓(xùn)練集重新對調(diào)整后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

利用所述驗(yàn)證集對重新訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證，并根據(jù)每一驗(yàn)證結(jié)果重新統(tǒng)計得到一模型預(yù)測準(zhǔn)確率，并判斷重新統(tǒng)計得到的模型預(yù)測準(zhǔn)確率是否小于預(yù)設(shè)閾值；

當(dāng)所述重新統(tǒng)計得到的模型預(yù)測準(zhǔn)確率不小于所述預(yù)設(shè)閾值時，將所述重新訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為所述洗錢識別模型；及

當(dāng)所述重新統(tǒng)計得到的模型預(yù)測準(zhǔn)確率小于所述預(yù)設(shè)閾值時，重復(fù)上述步驟直至通過所述驗(yàn)證集驗(yàn)證得到的模型預(yù)測準(zhǔn)確率不小于所述預(yù)設(shè)閾值；

其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)包括總層數(shù)、每一層的神經(jīng)元數(shù)。