一种基于混合神经网络的文件碎片分类方法、装置、设备、产品及介质

本申请公开了一种基于混合神经网络的文件碎片分类方法、装置、设备、产品及介质，涉及文件碎片识别领域。本申请构建了一种混合神经网络模型，包括：深度序列感知模块和细粒度特征增强模块；该模型能同步捕获局部时序依赖和全局关联关系，实现对字节级序列特征的深度理解。然后构建训练集，采用TPE算法对所述混合神经网络模型训练的超参数进行优化确定，然后基于该超参数进行混合神经网络模型的训练，获得训练好的混合神经网络模型；利用训练好的混合神经网络模型进行文件碎片分类，本申请能够提高文件碎片分类的准确性。