def CNN_model(input_size): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model改成更适合处理5g异常流量数据分析一维数据的代码

可以尝试以下代码：

def CNN_model(input_size):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu', input_shape=(input_size,1)))
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu'))
    model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model

这个模型包含了更多的卷积层和神经元，以更好地处理5g异常流量数据。同时，通过增加卷积层的深度和数量，可以提高模型的抽象能力和特征提取能力，以更好地处理这种一维数据。另外，加入了更多的 Dropout 层可以防止过拟合。