def LSTM_model(input_size): model = Sequential() Sequential() model.add(LSTM(32,input_shape=(input_size,1), return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model改写成更适合5g异常流量判断的代码

以下是我根据您提供的代码改写后的LSTM模型，适用于5G异常流量判断任务：

def LSTM_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape, return_sequences=True))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(LSTM(32))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(16, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model

这个模型有两层LSTM，第一层有64个单元，第二层有32个单元。添加了一些Dropout层以减少过拟合。最后一层使用sigmoid激活函数输出二分类结果。您需要根据实际任务中的输入尺寸来调整`input_shape`参数。