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异常流量数据分析的代码

针对5G异常流量数据分析，我们可以在卷积层和全连接层中加入更多的神经元和层数，以提高模型的表现能力。同时，可以使用更大的卷积核来捕捉更大范围的特征。以下是一个示例模型：

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

在这个模型中，我们使用了两个卷积层，每个卷积层都有更多的神经元和更大的卷积核。我们还添加了两个Dropout层来减少过拟合，并增加了三个全连接层以提高模型的表现能力。