《表5 使用模型更新和不使用模型更新性能对比结果》

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《基于深度学习的系统日志异常检测研究》

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实验证明了模型更新算法的有效性，经过模型更新，模型的检测精度大大提升。在使用10%的正常日志作为训练集的情况下，模型更新将模型的精确率提高了72.1%；在使用20%的正常日志作为训练集的情况下，模型更新将模型的精确率提高了72.7%。模型更新和异常检测能够并行执行，在使用当前权重参数执行异常检测的同时，模型可以进行模型更新，因此，模型更新并不会增加过多时间成本。