14、用于安全物联网的监督式深度学习

用于安全物联网的监督式深度学习

在当今数字化的时代，物联网（IoT）已经深入到我们生活的方方面面，从智能家居到工业自动化，其应用场景不断拓展。然而，物联网系统的安全性也成为了亟待解决的问题。监督式深度学习为满足基于物联网系统的安全需求提供了潜在的解决方案，旨在实现一个可靠且值得信赖的物联网环境。

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）

CNNs是一种流行的监督式深度学习模型，在过去几年里在不同的应用领域取得了巨大的成功。它被认为是计算机视觉任务（如分割、视觉识别、目标检测等）的关键技术。受其成功的启发，CNNs也成为了众多物联网应用中不可或缺的选择，包括自动驾驶车辆的视觉系统、遥感和卫星情报等。不过，将CNNs应用于安全物联网的潜力仍处于早期阶段。

• 卷积层（Convolutional Layer） ：卷积层（CONV）使用学习核（kernel）沿着输入元素的维度进行卷积操作。其超参数包括核的大小K、填充P和步长S。核K用于扫描输入以学习其表示，步长S表示每次操作后核移动的输入元素数量，零填充是在输入边界插入零元素的方法，可手动指定或使用“Valid”、“Same”、“Full”三种方法之一自动设置。卷积层的输出可以使用之前章节讨论过的任何激活函数进行激活。
• 池化层（Pooling Layer） ：池化层是一种常用的下采样层，通常在卷积层之后使用，具有一定的空间不变性。具体来说，最大池化和平均池化是两种不同的池化操作，分别用于计算输入的最大值和平均值。
• 全连接层（Fully