本发明提供一种网络流量分类方法，包括构建轻量级分类模型；所述构建轻量级分类模型包括如下步骤：S1：基于自步学习的深度神经网络流量去噪算法训练网络流量分类模型；S2：基于正则化损失知识蒸馏的模型压缩技术，将所述网络流量分类模型压缩成轻量级网络流量分类模型。通过一种新的基于自步学习的深度神经网络流量去噪算法，并结合知识蒸馏技术，对网络流量分类模型进行压缩，得到最终的轻量级网络流量分类模型。有效提升网络流量分类方法的鲁棒性、分类准确率和分类速度。