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基于改進Inception-ResNet的加密流量分類方法

計算機應(yīng)用 頁數(shù): 6 2022-11-28
摘要: 基于深度學(xué)習(xí)的加密流量分類方法中的分類模型大多是深層直筒型結(jié)構(gòu),存在梯度消失的問題,且網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加會使模型結(jié)構(gòu)和計算的復(fù)雜度顯著上升。為此,提出了一種基于改進Inception-ResNet的加密流量分類方法。該方法通過改進Inception模塊,并將該模塊作為殘差塊以殘差結(jié)構(gòu)連接的方式嵌入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建分類模型;此外,改進分類模型的損失函數(shù),并使用VPN-nonVPN數(shù)... (共6頁)

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