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当今，各种互联网金融风险（比如，欺诈、盗卡、薅羊毛等）层出不穷，为了更有效且高效地保障资金安全，需要应用先进的机器学习技术进行风险防控。近年来，使用深度神经网络(DNN)在有标签的数据上训练风控模型，取得了良好的效果。对于这类方法而言，获取准确的标签信息对于最终模型的性能至关重要。而在部分现实场景里，经常由于各种各样的原因无法获取到准确的标签，或者获取准确标签的成本很高。 比如，在国际盗卡场景中，...