9、智能物联网网络感知与安全防护技术解析

智能物联网网络感知与安全防护技术解析

1. 智能物联网网络感知基础

在智能物联网网络感知中，有两个关键公式。首先是损失函数 $L(\theta)$ 的表达式：
[L(\theta) = \sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} \delta_{n,k}]
该公式用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异，在模型训练过程中，我们的目标是最小化这个损失函数，从而让模型的预测尽可能接近真实值。

为了得到模型的预测标签，使用如下公式：
[\hat{y} n = \arg \min {1 \leq k \leq K} r_k(x)]
这个公式的作用是在所有可能的类别 $k$ 中，选择使得 $r_k(x)$ 最小的类别作为样本 $x$ 的预测类别。

2. 实验环境搭建

实验环境的搭建对于实验结果的准确性和可靠性至关重要。本次实验采用了以下环境：
| 环境要素 | 具体信息 |
| ---- | ---- |
| 操作系统 | Ubuntu 14.04 OS |
| 深度学习框架 | TensorFlow 1.4.0 |
| 编程语言 | Python 2.7 |
| 图形处理器 | NVIDIA 1080Ti 显卡 |
| 内存 | 16G |

为了防止模型过拟合，在训练过程中采用了 Dropout 技术，其概率设置为 0.8。优化方法选择了 Adam 优化，初始学习率设定为 0.001。激活函数使用了 Relu。此外，批量大小设置为 64，程序训练 30 个周期。

在模型的主要参数