| 基于双模型的半监督流形混合流量分类方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：6847 K | |
| 標簽： 流量分类 半监督学习 流形混合 | |
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| 文檔介紹：深度学习技术在网络流量分类领域中得到广泛应用，但存在对大量数据的依赖以及过拟合问题。为解决该问题，提出了一种结合双模型协作与流形混合的半监督深度学习方法。该方法使用教师-学生架构，通过移动指数平均辅助模型学习过程，从而提升模型的泛化性能，并于模型的特征空间中进行数据的流形混合，能够有效改善模型的决策边界，进一步增强模型的鲁棒性。实验结果表明，在不同数据类别，数据量为1 000的条件下，方法在三种网络流量数据集上都能达到90%以上的准确率，并在更少量数据的条件下保持较高的分类精度。 | |
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