傳統(tǒng)的IP定位方法往往需要人工設(shè)計(jì)特征,這不僅耗時(shí)耗力,而且難以覆蓋所有可能的情況。而深度學(xué)習(xí)模型具有自動(dòng)特征提取的能力,它們能夠從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取出對(duì)定位有用的特征。這種能力使得深度學(xué)習(xí)模型在面對(duì)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)更加靈活。
傳統(tǒng)的IP定位方法往往需要人工設(shè)計(jì)特征,這不僅耗時(shí)耗力,而且難以覆蓋所有可能的情況。而深度學(xué)習(xí)模型具有自動(dòng)特征提取的能力,它們能夠從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取出對(duì)定位有用的特征。這種能力使得深度學(xué)習(xí)模型在面對(duì)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)更加靈活。
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