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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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/ }3 V7 s3 G0 N+ y' n" n# T& u, r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
' t: X5 P% ?8 S% J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,9 }! L  {7 D9 p% B9 T
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$ B1 N0 b2 g$ `3 S# X) A( x1 o
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,& n# a7 m5 m, c
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! U, _- Q0 Y5 K* J' Q! B2 g, z
92.05%提高到 96.18%。 : r# _' G' z* l/ S: g6 C

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