《表3 测试集结果：基于深度学习的加密网络流量识别方法研究》

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《基于深度学习的加密网络流量识别方法研究》

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将处理好的数据按4:1的比例分为训练集和测试集，由于采集的数据不均衡，因此在训练时对训练数据采用过采样的方法来缩小数据量之间的差异。采用了Adam优化器和动态学习率来提高模型的训练速度。最终训练好的模型在测试集上的结果如表3所示。