摘要
本发明提供了一种网络流量检测模型蒸馏方法、系统及服务器,涉及网络安全技术领域,该方法中通过在第一模型指导第二模型学习训练的过程中进行蒸馏,通过针对目标硬件优化相关计算特性参数,并可通过模拟异常流量让第二模型适应低精度计算,从而实现在训练过程中同步优化蒸馏损失和量化误差,使减少性能开销的同时保证了模型精度,更加适用于在边缘计算设备中进行部署。
技术关键词
网络流量检测
模型蒸馏方法
参数
策略
场景
节点
异常流量
计算机可执行指令
网络安全技术
蒸馏系统
模块
服务器
量化误差
处理器
存储器
因子
精度
系统为您推荐了相关专利信息
数据挖掘模型
数据处理模块
矩阵
模式识别模型
波动特征
纹波分量
小波去噪
粒子群算法
增广拉格朗日
信号
高阶神经网络
数据处理方法
人工智能技术
食品药品
特征提取模型