| 在线多任务学习的骨干网网络流量分类研究 |
| 易磊;潘志松;陶蔚;杨海民; |
| 关键词：在线学习;多任务学习;特征选择;骨干网;网络流量分类 |
| 主要内容：网络流量分类是机器学习与网络安全领域中的一个研究热点.针对高速骨干网上网络流量的高速性与演化特性,基于在线稀疏学习算法FTPRL,提出一种在线多任务特征选择学习算法-MT-FTPRL.使用了Per-Coordinate学习率,对每个特征的学 |
| 《小型微型计算机系统》 2018,39(07):1459-1464 |
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