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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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( q9 E1 B1 g/ k4 Z, ~; N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0 o0 K, I  z+ e: J! p7 |
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,7 B0 R) Y7 v: v0 _
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
1 `$ o2 |! W, ^2 n0 R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,8 f( O$ Y6 v1 Z) p
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
1 a' S. a, G, x8 r; f: X92.05%提高到 96.18%。 / ~1 l8 [) [  o9 Q. N& N7 h
) q) c8 O: L6 `5 Z

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