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超参数优化对物联网环境下分布式攻击检测深度学习模型的影响

机器学习 2018-06-20 v1 密码学与安全机器学习

作者: Md Mohaimenuzzaman , Zahraa Said Abdallah , Joarder Kamruzzaman , Bala Srinivasan

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摘要

本文研究了文献[1]中提出的用于物联网（IoT）环境下分布式攻击检测的深度学习模型的各种超参数及其选择对最佳性能的影响。研究结果表明，有三个超参数对该模型所达到的最佳性能影响更大。因此，本研究表明，基于参数的最佳选择，该论文中报告的模型准确率无法实现，这也得到了另一近期文献[2]的支持。

关键词

超参数优化深度学习分布式攻击检测物联网模型准确率神经网络

引用

@article{arxiv.1806.07057,
  title  = {Effect of Hyper-Parameter Optimization on the Deep Learning Model Proposed for Distributed Attack Detection in Internet of Things Environment},
  author = {Md Mohaimenuzzaman and Zahraa Said Abdallah and Joarder Kamruzzaman and Bala Srinivasan},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07057},
  year   = {2018}
}

备注

6 pages, 2 figures and 2 tables