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| pretty_name: Application Classification FT-Transformer 87 Apps |
| license: unknown |
| tags: |
| - ft-transformer |
| - pytorch |
| - network-traffic |
| - unicauca |
| - application-classification |
| - tabular-classification |
| - model-card |
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| # argo11/app-classification-ft-87apps |
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| ## 概要 |
| `argo11/app-classification-data` の `87apps_processed.parquet` を入力として学習した FT-Transformer 系 tabular classifier です。Unicauca 87 attributes 系の network flow から application protocol を分類します。 |
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| ## 確認した内容 |
| - 主な run: |
| - `runs/20260118_ft_87apps/` |
| - `runs/20260122_ft_87apps_h200/` |
| - 入力: `app_classification/data/processed/87apps_processed.parquet` |
| - target: `target` |
| - feature は CICFlowMeter 由来の packet / IAT / flag 統計と派生特徴量を含みます。 |
| - architecture 例: 6 blocks, d_block 512, 8 attention heads |
| - dropped classes: `11`, `172`, `202` |
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| ## 推定した内容 |
| - `h200` run 名から、H200 GPU または H200 実行環境での追加 run と推定しています。 |
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| ## 用途 |
| - 87-app network flow classification の deep tabular baseline |
| - LightGBM smoke/baseline との比較 |
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| ## 制限 |
| - checkpoint の再利用には meta JSON 内の scaler、label mapping、feature order が必要です。 |
| - rare class filtering 後の label 空間で学習されています。 |
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| ## 関連 dataset |
| - `argo11/app-classification-data` |
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