为什么往往用CNN-LSTM而不用LSTM-CNN？
2023-10-30 阅读 27
在处理序列数据时，CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）是两种常用的神经网络结构。CNN主要用于处理图像等空间数据，而LSTM主要用于处理序列数据，例如文本、语音等。
在使用CNN和LSTM进行序列数据处理时，通常会使用CNN-LSTM结构，而不是LSTM-CNN结构。这是因为CNN在提取局部特征和空间结构方面表现出色，而LSTM在捕捉长期依赖和时间序列特征方面表现出色。
CNN-LSTM结构的主要思想是首先使用CNN来提取输入序列的局部特征，然后将这些特征序列输入到LSTM中，以捕捉长期依赖和时间序列关系。这种结构可以更好地利用CNN的特征提取能力和LSTM的记忆能力，从而更好地处理序列数据。
相比之下，LSTM-CNN结构的主要思想是首先使用LSTM来捕捉输入序列的长期依赖和时间序列关系，然后将LSTM的输出序列输入到CNN中进行特征提取。然而，由于CNN更适合处理局部特征和空间结构，而LSTM更适合处理序列关系，所以LSTM-CNN结构的性能通常不如CNN-LSTM。
综上所述，使用CNN-LSTM结构通常能够更好地处理序列数据，因为它能够充分利用CNN和LSTM各自的优势。但在具体问题中，选择合适的网络结构还需要根据数据的特点和任务的需求进行综合考虑。
更新于 2023年10月31日
