模型训练方法、利用该模型的网络异常流量检测方法、系统、设备和介质

本发明公开了一种模型训练方法、利用该模型的网络异常流量检测方法、系统、设备和介质，在网络异常流量检测任务中，融合元学习与迁移学习，提升少样本及跨域网络异常检测的效果，通过元学习的多任务学习范式提取元知识，结合迁移学习从源域到目标域的知识迁移，解决了网络流量数据样本不足和目标域无标注数据的泛化问题。