The Analysis of the Generator Architectures and Loss Functions in Improving the Stability of GANs Training towards Efficient Intrusion Detection
Notice bibliographique
Résumé
Various research studies have been recently introduced in developing generative models, especially in computer vision and image classification. These models are inspired by a generator and discriminator network architecture in a min-max optimization game called Generative Adversarial Networks (GANs). However, GANs-based models suffer from training instability, which means high oscillations during the training, which provides inaccurate results. There are various causes beyond the instability behaviours, such as the adopted generator architecture, loss function, and distance metrics. In this paper, we focus on the impact of the generator architectures and the loss functions on the GANs training. We aim to provide a comparative assessment of various architectures focusing on ensemble and hybrid models and loss functions such as Focal loss, Binary Cross-Entropy and Mean Squared loss function. Experimental results on NSL-KDD and UNSW-NB15 datasets show that the ensemble models are more stable in terms of training and have higher intrusion detection rates. Additionally, the focal loss can improve the performance of detection minority classes. Using Mean squared loss improved the detection rate for discriminator, however with the Binary Cross entropy loss function, the deep features representation is improved and there is more stability in trends for all architectures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».