基于深度学习的网络流量分类研究

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在网络流量分类领域,深度学习可以从输入的原始数据中自动学习高层特征,克服经典的机器学习中的特征设计的难题。本文针对网络流量的空间特性,设计适合网络流量分类的卷积神经网络模型,通过对比试验,发现卷积核个数增加会提高模型分类准确率,随之带来的是时间成本增加;当卷积核个数增加到一定数量时,模型分类准确率不再提高。同时,还采用全局平均池化层代替全连接层,发现在不明显降低模型分类准确率的同时,可以减少训练参数,避免过拟合的发生。
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