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标题: 一种基于残差网络的改进网络流量分类算法 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-11-20 15:31
标题: 一种基于残差网络的改进网络流量分类算法
一种基于残差网络的改进网络流量分类算法

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基于卷积神经网络的网络流量分类算法中,为了提高分类准确度,其结构设计日趋复杂,容易出现
, b: o) w+ {; s% d梯度下滑甚至梯度消失,导致预测准确度不升反降。文章提出了一种基于残差网络的改进流量分类算法,
' Q2 w/ t" N3 C- I  y: o  h9 l引入残差网络层代替传统卷积神经网络中的卷积层和池化层,不仅缓解了传统卷积网络因层次太深导致难
4 ^+ d  I5 F2 F* N% q% m以训练的问题,同时与传统卷积运算相比,所提出的残差网络在训练时学习到的数据特征信息更加全面,5 Z$ R* P( l; A2 l: e+ d+ b6 b, f, z
训练后的模型也能更加准确。仿真结果表明:改进后的算法比常规的神经网络表现更佳,分类准确度从
& Z) d% @2 J8 ?) L92.05%提高到 96.18%。 5 Q  N  C* {4 N8 t5 J
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