[其他资源] 一种基于残差网络的改进网络流量分类算法

[复制链接]

字体大小: 正常放大

杨利霞

5273 主题	82 听众	17万积分

TA的每日心情

	开心 2021-8-11 17:59

签到天数: 17 天

[LV.4]偶尔看看III

网络挑战赛参赛者

自我介绍: 本人女，毕业于内蒙古科技大学，担任文职专业，毕业专业英语。

群组: 2018美赛大象算法课程

群组: 2018美赛护航培训课程

群组: 2019年数学中国站长建

群组: 2019年数据分析师课程

群组: 2018年大象老师国赛优

电梯直达

1^#

发表于 2020-11-20 15:31 |只看该作者 |正序浏览

|招呼Ta 关注Ta

一种基于残差网络的改进网络流量分类算法

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
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，
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
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，
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
92.05%提高到 96.18%。