《表7 模型训练时间：基于dCNN的入侵检测方法》

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《基于dCNN的入侵检测方法》

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本文还比较了dCNN和S-NDAE模型的训练时间，结果如表7所示。可以看出，本文方法大大减少了模型的训练时间，而且如果采用性能更好、存储更大的GPU或者是GPU阵列，训练时间还将进一步缩短，这对于在线的入侵检测系统是很有意义的，意味着系统有更快、更好的实时处理性能。