基于改進Inception-ResNet的加密流量分類方法

摘要： 基于深度學習的加密流量分類方法中的分類模型大多是深層直筒型結構，存在梯度消失的問題，且網(wǎng)絡層數(shù)的增加會使模型結構和計算的復雜度顯著上升。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構連接的方式嵌入卷積神經網(wǎng)絡來構建分類模型；此外，改進分類模型的損失函數(shù)，并使用VPN-nonVPN數(shù)... （共6頁）