【摘 要】
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入侵检测可以防御网络的攻击,但现有方法存在需要大量训练样本、泛化能力低、效果欠佳等不足,因此文章提出一种基于带记忆池的模型无关的元学习方法(Model-Free Meta-Learnin
【机 构】
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入侵检测可以防御网络的攻击,但现有方法存在需要大量训练样本、泛化能力低、效果欠佳等不足,因此文章提出一种基于带记忆池的模型无关的元学习方法(Model-Free Meta-Learning with Memory,MFMLM)。MFMLM算法采用带记忆池的模型无关的元学习方法处理网络入侵检测问题,利用多轮采样获得多个小样本数据集,通过在多个数据集中进行训练,得到最优参数。方法利用元学习改善模型的判别和泛化能力,有效地缩短了训练时间,提高了检测准确率。实验结果表明,所提方法可以较好地解决入侵检测问题,具有良
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